互联网时延稀疏估计中恶意节点的贪婪性识别

发布时间：2018-07-24 16:49

【摘要】：为了增强基于坐标的互联网时延稀疏估计算法遭受恶意攻击的生存能力,提出了一种分布式环境下的恶意节点识别算法。攻击者总是试图以尽可能小的代价实现显著的攻击效果。在分别利用l_1和l_2损失函数计算坐标以进行时延估计时,这种贪婪特征体现为估计误差的显著差异。分别以SMACOF和增量次梯度下降法代入不同损失函数计算临时坐标,利用给定阈值,清洗在不同临时坐标下的估计误差差异过大的参考节点;并二次代入l_1损失函数计算最终坐标。仿真实验证明,该方法能够在不影响时延估计精度的前提下,实现对恶意节点的有效识别。
[Abstract]:In order to enhance the survivability of the time delay sparse estimation algorithm based on the coordinates of the Internet, a malicious node recognition algorithm in a distributed environment is proposed. The attacker always tries to achieve significant attack effects at the lowest possible cost. The time delay estimation is carried out by using the l_1 and l_2 loss functions to calculate the coordinates respectively. This greedy feature is shown as a significant difference in estimation error. Using SMACOF and incremental subgradient descent method to calculate the temporary coordinates with different loss functions and using a given threshold to clean the reference nodes with too much difference in the estimation error in different temporary coordinates; and calculate the final coordinates of the l_1 loss function two times. It is proved that this method can effectively identify malicious nodes without affecting the accuracy of time delay estimation.
【作者单位】： 四川师范大学影视与传媒学院 可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61202445) 四川省教育厅科研项目(15zb0033)资助
【分类号】：TP393.08

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本文编号：2142016