一种基于异常检测的传感器网络容侵数据聚合方案

发布时间：2017-06-19 03:12

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【摘要】：针对传感器网络数据聚合协议易受恶意数据注入攻击的问题,文中采用层次化贝叶斯空时模型表征聚合通信模式下感知数据的统计特性,并基于该模型提出了一种基于差分滤波的容侵数据聚合机制,在数据聚合过程中消除由恶意节点注入的错误数据。文中分别通过理论分析和基于Tiny OS平台的仿真实验评估了方案的执行效率和有效性,结果均表明,文中提出的方案能够有效抵御传感器网络数据聚合协议中的错误数据注入攻击。
【作者单位】：南京邮电大学计算机学院;南京邮电大学物联网学院;南京邮电大学通信与信息工程学院;
【关键词】： 传感器网络 信息安全 网内数据聚合 错误数据注入 层次化贝叶斯空时模型 差分滤波
【基金】：国家重点基础发展计划(973计划)(2011CB302903) 国家自然科学基金青年科学基金(61602263) 江苏省基础研究计划(自然科学基金)青年基金(BK20160916);江苏省基础研究计划(自然科学基金)面上基金(BK20151507) 江苏省高校自然科学研究重大项目(10KJA510035)资助项目
【分类号】：TP212.9;TP309
【正文快照】： ????????210003网内数据聚合是一种广泛应用于资源受限传感器网络的关键通信技术,该技术利用聚合函数(如MIN/MAX,AVG,SUM等)处理来自不同源节点的数据,压缩冗余,能够有效降低通信开销和能量损耗。然而此类技术极易遭受来自网内恶意节点的错误数据攻击。在实际应用中,传感器网

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