无线传感器网络中基于簇协作的分布式组密钥管理方案

处于敌对环境的传感器网络极易遭到攻击,且不存在长期可信的节点可以担当组管。提出一种分布式组密钥管理方案,方案基于簇形结构,充分利用簇内通信及簇间通信的局部特性,对组密钥协作更新。当妥协节点总数在门限以内的某簇检测出节点妥协时,该簇的簇头发起更新,并通过簇内协作将该节点撤销;当某簇妥协节点数目在门限以上时,由该簇邻居簇的簇头发起更新,并通过簇间通信将该簇妥协节点撤销。与已有方案相比较,此方案能实时地更新组密钥,有着更好的安全性并具有较小的通信开销。     

在癌症分类中基于PPS抽样的集成神经网络算法

针对样本重组的有效性和合理性问题,将PPS抽样技术引入样本重构,提出了基于PPS抽样的集成神经网络算法,以提高个体神经网络的准确性与差异度,并实现动态选择个体神经网络的神经网络集成新方法.最后在结肠癌数据集上进行实验,实验结果表明,该方法与采用多个互相合作互相竞争的个体神经网络集成方法相当,但计算量更小,所用运算时间更少,效率更高.     

能量预约法改善簇头轮内死亡问题

在基于低功耗自适应集簇分属协议将操作划分为轮的算法中,因轮长过大而导致的多数簇头轮内死亡是影响网络有效使用的重要问题。为有效地控制簇头轮内死亡的发生,提出了变长轮的思想,引入了能量预约法。为使能量预约法产生作用,其参数的确定必须满足多方面的制约因素。仿真结果表明一个优化的能量预约法增强了网络的可用性。     

基于块I/O的RAID设计

磁盘阵列(RAID)是当前能够提供存储系统高可用性和高可靠性的一项重要技术。它通过软硬件的冗余和奇偶校验提供数据的重构和恢复。针对当前在RAID控制软件设计的过程中面临多次数据拷贝的问题,文中提出了一种基于块I/O的RAID系统设计。它利用最新的Linux内核所提供的BIO机制,插入到SCSI Target的中间层进行数据I/O的处理。它能屏蔽掉上层不同的设备驱动类型,提供到IP-SAN的无缝链接。实验表明,该设计能够减少数据的传输延迟,最大限度地提高数据传输过程中的吞吐率,避免了多次昂贵的内存拷贝操作。     

局域网的网络安全及应对策略

随着网络技术和信息技术的飞速发展及计算机网络的普及.人们的网络意识和网络服务需求不断增强,人们不再只是关心网络的速度和连接的范围,而是越来越关心网络的管理、服务质量、网络安全等网络安全策略方面的问题.本文针对当前办公单位局域网络安全的现状,探讨其目前存在的问题和威胁,并提出相应的解决策略.     

带移动节点的无线传感器网络时间同步方法

为提高无线传感器网络中节点间时间同步的精度并且降低节点能量消耗,提出了一种基于移动节点与静态节点混合网络的时间同步方法.先建立一个带移动的节点的分簇网络结构,再结合发送者一接受者与改进的发送者一发送者两种同步模型从多个移动节点同时发起同步.通过数学分析和仿真得出该同步方法在同步时间精度和节点节能方面具有良好的性能.     

低时延的无线传感器网络数据融合算法

由于网内数据融合过程中融合节点在等待其孩子结点传输数据的时间对数据融合过程有很大影响,为减少此等待时间,降低整体的融合时间,提出一种改进的数据融合算法.该算法根据节点的传榆范围,一个簇被分为多个区域,每个节点根据自己所处的区域选择多跳或单跳通信方式向簇头传输数据,减少了等待时间.仿真结果表明,该算法可以降低数据融合时间,减少网络时延.     

基于Java智能卡的可信计算环境研究

操作系统可信是建立可信计算环境的关键环节,但还没有可行的度量操作系统的方案。针对该问题,基于现有计算环境(普通PC平台),提出一种基于Java智能卡的可信计算环境模型及实现方案。该方案以Java智能卡为基础,将可信计算机制扩展到操作系统和应用程序,在不改变现有计算平台结构的情况下构建了可信计算环境。     

BIOS木马机理分析与防护

针对嵌入在计算机底层固件的基本输入输出系统(BIOS)中,木马对计算机系统安全危害巨大、不易删除和不易发现的问题,分析BIOS木马封装结构、植入方法和激活机制,建立BIOS木马特征库和标准BIOS样本库,设计并实现一个BIOS安全检测系统。通过检测系统对计算机BIOS进行安全扫描,能有效防护BIOS木马和未知恶意代码,加强计算机底层固件的安全。     

传感器网络中一种存储有效的小波渐进数据压缩算法

现有的数据压缩算法大多以节能为设计目标,很少顾及到节点有限的存储容量.设计适合传感器网络小波变换的环模型和基于覆盖重叠的分簇模型,消除边界效应.基于此两种网络模型,分别提出存储有效的二维和三维渐进小波数据压缩算法,该算法依据小波函数的支撑长度和簇头的可用存储容量来确定渐进传送的数据单元,具有存储有效性;依据空间相关性来选择渐进传送数据的传感器节点,从而在存储有效的同时又节省网络传输耗能.从存储开销、能量消耗和网络延时等3个方面分析了算法的性能.理论分析和实验结果表明,和一般的数据压缩算法相比,小波渐进压缩算法在耗能相当的情况下,节省了节点的存储容量.