基于数据链估计和时间窗口重排的坏数据检测

发布时间：2018-03-15 21:47

  本文选题：网络　切入点：云平台　出处：《科技通报》2015年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：在嵌入式云信息网络平台中,物理层数据传输容易受到外界攻击变异成坏数据,威胁网络安全,传统方法采用最小延时数据聚集算法实现对该类算数据的检测,算法数据的不均匀性和时延性,检测性能不好。提出一种基于数据链距离估计和时间窗口重排的网络坏数据检测算法。进行嵌入式云信息平台构建和数据采集,采用统计信号分析方法对数据进行信息链构建,对数据链距离进行估计,采用时间窗口重排方法对坏数据的谱特征进行空间重组,提高坏数据检测性能。仿真结果表明,采用该算法进行嵌入式云信息网络平台通信传输的坏数据进行检测,准确检测概率提高34.56%,检测算法的收敛性和鲁棒性较好,保证了网络系统安全。
[Abstract]:In the embedded cloud information network platform, the physical layer data transmission is easy to be changed into bad data by external attack, which threatens the network security. The traditional method uses the minimum delay data aggregation algorithm to realize the detection of this kind of computing data. This paper presents a network bad data detection algorithm based on distance estimation of data link and time window rearrangement, which is used to construct embedded cloud information platform and collect data. The statistical signal analysis method is used to construct the information chain of the data, the distance of the data link is estimated, and the time window rearrangement method is used to reorganize the spectral features of the bad data in space to improve the detection performance of the bad data. The simulation results show that, The algorithm is used to detect the bad data transmitted by the embedded cloud information network platform, the detection probability is increased 34.56, the convergence and robustness of the detection algorithm is good, and the security of the network system is ensured.
【作者单位】： 上海金融学院实验教学教育技术中心;
【基金】：基于Petri网和MATLAB的系统性能评价体系研究的报告(编号SHFUKT10-11)
【分类号】：TN915.08

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1616945