崔慧
- 作品数：3 被引量：23H指数：3
- 供职机构：中国计量学院信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 无线传感器网络中基于信誉的恶意节点检测被引量：8
- 2012年
- 提出一种基于信誉的恶意节点检测方法——RMDMN,在分簇的网络结构基础上,对节点的行为属性(如丢包率、转发率、位置匹配信息等)和网络攻击进行建模,结合阈值比较法动态地更新节点信誉值并进行恶意节点判断.实验仿真显示,该方法具有一定的恶意节点检测能力.
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- 无线传感器网络中基于安全数据融合的恶意节点检测被引量：11
- 2014年
- 无线传感器网络的一些固有特点,如节点能量、存储空间和计算处理能力均有限,网络节点布署在野外而无人值守,节点易被敌方捕获,因而网络内部易存在恶意节点。本文在分析Atakli等人提出的WTE方案基础上,提出了一种新的基于安全数据融合的恶意节点检测算法(MNDSDF)。针对节点数目较多层次型的无线传感器网络,MNDSDF算法首先在WTE权值融合的思想上添加了高信誉值过滤机制,来检测恶意采集节点;其次针对WTE和WCF只允许簇内单跳和融合结果受恶意节点影响较大等不足,提出了数据包计数的策略,来检测恶意转发节点。与WTE相比,MNDSDF算法能抵制更多种攻击行为,适应更宽泛的路由协议。通过仿真实验,MNDSDF算法可以有效检测出部分恶意行为,并经过与WTE和WCF比较,具有更高检测率和更低误检率。
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- 关键词：无线传感器网络安全数据融合恶意节点检测率误检率
- 无线传感器网络中基于信誉-投票机制的恶意节点检测被引量：7
- 2013年
- 针对无线传感器网络节点易被捕获,导致网络中可能存在恶意节点等特点,提出了一种基于信誉-投票合作机制的恶意节点检测算法MNDRVM.该算法不同于以往的恶意节点检测方法,它利用基站广播控制信息给网内所有节点,邻居节点根据收到信息对被检测节点给出信誉评价后进行投票,最后依据有无嫌疑得票情况判断是否为恶意节点.该算法支持多种路由协议,通过仿真实验显示,该算法和WTE算法及多元分类检测算法相比,具有较好的检测率和较低的误检率.
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- 关键词：恶意节点投票机制无线传感器网络
