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无线传感网络数据异常状态检测算法
被引量：
1
1
作者
王晨
刘鑫
《传感技术学报》
北大核心
2025年第6期1133-1137,共5页
当前的无线传感网络异常状态检测均是基于节点本身状态产生的阈值形成判断,有一定的检测滞后性。为提高传感网络的稳定性和可靠性,提出一种新的无线传感网络状态数据异常检测算法。通过逆向云发生器和正向云发生器对传感器节点状态采集...
当前的无线传感网络异常状态检测均是基于节点本身状态产生的阈值形成判断,有一定的检测滞后性。为提高传感网络的稳定性和可靠性,提出一种新的无线传感网络状态数据异常检测算法。通过逆向云发生器和正向云发生器对传感器节点状态采集的通信状态数据进行预处理和转换,完成缺失传感数据的填充。根据填充后状态数据确定短期特征,获取通信状态数据特征,构建异常传感节点数据特征模型,确定目标节点周围存在的邻居节点状态,根据实际检测情况更新、完善数据目标特征,输出传感器节点状态通信异常状态数据,从而实现异常数据检测。仿真结果表明,所提算法的异常数据检测时间始终低于0.5 s,三次迭代中的平均绝对误差在0.2以下,具有良好的检测效果。
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关键词
无线传感网络
数据异常状态检测
云模式
逆向云发生器
正向云发生器
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职称材料
基于TF-IDF算法的无线传感网络攻击流量检测方法研究
被引量：
1
2
作者
王晨
刘鑫
《传感技术学报》
北大核心
2025年第4期744-748,共5页
无线传感网络攻击流量类型较多,攻击流量检测方法难以满足多类型的流量数据,导致检测精度较差,为此提出基于TF-IDF算法的无线传感网络攻击流量检测方法。首先划分无线传感网络流量为连续型和离散型两类,采用独热编码处理连续型流量,归...
无线传感网络攻击流量类型较多,攻击流量检测方法难以满足多类型的流量数据,导致检测精度较差,为此提出基于TF-IDF算法的无线传感网络攻击流量检测方法。首先划分无线传感网络流量为连续型和离散型两类,采用独热编码处理连续型流量,归一化处理离散型流量;然后通过TF-IDF算法提取无线传感网络流量特征,利用特征向量集训练多通道自编码器,利用TF-IDF算法计算待检测的攻击流量数据特征在无线传感网络流量内出现的频率,以此对攻击流量进行排序;最后通过Softmax分类器输出最终流量类型检测结果。仿真结果表明,所提方法的检测精确度最低值为97.05%,虚警率最高值为2.01%、测试时间平均值为20.1 s,证明所提方法能高效、精确地实现无线传感网络攻击流量检测。
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关键词
无线传感网络
攻击流量检测
TF-IDF算法
多通道自编码器
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职称材料
题名
无线传感网络数据异常状态检测算法
被引量：
1
1
作者
王晨
刘鑫
机构
河北对外经贸职业学院数字信息系
中南大学计算机
学院
出处
《传感技术学报》
北大核心
2025年第6期1133-1137,共5页
基金
河北省教育厅项目(ZC2021217)。
文摘
当前的无线传感网络异常状态检测均是基于节点本身状态产生的阈值形成判断,有一定的检测滞后性。为提高传感网络的稳定性和可靠性,提出一种新的无线传感网络状态数据异常检测算法。通过逆向云发生器和正向云发生器对传感器节点状态采集的通信状态数据进行预处理和转换,完成缺失传感数据的填充。根据填充后状态数据确定短期特征,获取通信状态数据特征,构建异常传感节点数据特征模型,确定目标节点周围存在的邻居节点状态,根据实际检测情况更新、完善数据目标特征,输出传感器节点状态通信异常状态数据,从而实现异常数据检测。仿真结果表明,所提算法的异常数据检测时间始终低于0.5 s,三次迭代中的平均绝对误差在0.2以下,具有良好的检测效果。
关键词
无线传感网络
数据异常状态检测
云模式
逆向云发生器
正向云发生器
Keywords
wireless sensor network
detection of abnormal data states
cloud mode
reverse cloud generator
forward cloud generator
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于TF-IDF算法的无线传感网络攻击流量检测方法研究
被引量：
1
2
作者
王晨
刘鑫
机构
河北对外经贸职业学院数字信息系
中南大学计算机
学院
出处
《传感技术学报》
北大核心
2025年第4期744-748,共5页
基金
河北省教育厅项目(ZC2021217)。
文摘
无线传感网络攻击流量类型较多,攻击流量检测方法难以满足多类型的流量数据,导致检测精度较差,为此提出基于TF-IDF算法的无线传感网络攻击流量检测方法。首先划分无线传感网络流量为连续型和离散型两类,采用独热编码处理连续型流量,归一化处理离散型流量;然后通过TF-IDF算法提取无线传感网络流量特征,利用特征向量集训练多通道自编码器,利用TF-IDF算法计算待检测的攻击流量数据特征在无线传感网络流量内出现的频率,以此对攻击流量进行排序;最后通过Softmax分类器输出最终流量类型检测结果。仿真结果表明,所提方法的检测精确度最低值为97.05%,虚警率最高值为2.01%、测试时间平均值为20.1 s,证明所提方法能高效、精确地实现无线传感网络攻击流量检测。
关键词
无线传感网络
攻击流量检测
TF-IDF算法
多通道自编码器
Keywords
wireless sensor network
attack traffic detection
TF-IDF algorithm
multi-channel self-encoder
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
无线传感网络数据异常状态检测算法
王晨
刘鑫
《传感技术学报》
北大核心
2025
1
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职称材料
2
基于TF-IDF算法的无线传感网络攻击流量检测方法研究
王晨
刘鑫
《传感技术学报》
北大核心
2025
1
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职称材料
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