无人值守WSN中基于中国剩余定理的可靠数据生存方案

无人值守无线传感器网络(UWSN)通常部署在环境恶劣或敌对环境中,在静态汇聚节点(或基站)部署困难的情况下,感知节点无法完成感知信息的实时汇聚传输,需暂时维持感知数据的生存状态。为了增强数据生存的概率,提高感知数据的抗损坏、擦除和篡改能力,重点研究无人值守无线传感器网络中的数据加密生存问题,提出了一种基于中国剩余定理(CRT)多等级秘密共享的可靠数据生存方案。基于网络中节点的信誉模型,设计了节点权重密钥存储机制,增强了数据加密密钥分割存储的有效性,并结合基于中国剩余定理的秘密共享机制,提升了原有数据加密分发和恢复过程的效率。此外,还讨论了基于中国剩余定理的秘密共享方案具有的良好同态性质,并依此设计了子密钥组合运算方案,提高了数据加密生存方案中子密钥运算的安全性,进一步确保了数据生存方案的安全、可靠。     

无人值守WSN中数据概率复制生存仿真与研究

无人值守无线传感器网络通常部署在恶劣或敌对环境中,在静态汇聚节点(或基站)部署困难情况下,感知节点无法完成实时的数据汇聚传输,需在汇聚周期内维持数据的生存.现有节点信息副本复制的数据生存方案未考虑节点信誉和运行状况,副本分发机制缺乏有效和针对性,效率较低.为解决上述问题,提出了一种适合无人值守传感器网络的节点信誉度的概率随机副本复制方案.根据节点信誉度模型完善了现有数据副本概率随机分发机制,提高了信息副本分发的有效性,避免了重复分发及冗余存储,降低了开销,进而确保了数据的生存概率.仿真结果表明了改进方案的优越性.     

无人值守无线传感器网络中一种安全高效的数据存活策略

无人值守的无线传感器网络中感知到的数据被长期存储于网络节点中,而不是被即刻发送到一个中央节点.这是因为有些应用中感兴趣的是摘要信息(如历史信息)而不是实时数据.摘要信息可通过保存的数据现场提取,从而避免了实时数据的传送,减少了通信代价.该网络通常会面临安全风险,导致数据的随机失效或节点俘获,因而数据需要存活直到被收集的时刻.安全问题由此产生：如何最大化数据存活率,并且由于节点的资源限制安全策略需要具备较高效率.提出一系列数据存活策略.一些观察如基于位置熵的受限移动策略被证明.建议的高级策略使用这一策略提高了效率,同时利用计算秘密共享技术保证了容错和防御节点俘获.     

无线传感器网络中分布式存储方案的改进

本文提出了一种效率较高的无线传感器网络的分布式数据存储方案。该方案将数据D加密成n个秘密共享份分别存储于无线传感器网络的n个存储节点中,只有从这n个存储节点中获得有效秘密共享份数大于或等于预先设定的阀值k（1≤k≤n）时才可重构原始数据;而获得任意小于份的共享份数将得不出原始数据。这样,在加密了数据的同时,又能使得WSN在一部分节点失效（失效的节点数小于k）的情况下仍然能获得原始数据,从而提高了数据的可靠性和容灾性。相对于运用Shamir秘密共享方案,本方案将更有效率。     

无线传感器网络中一种分布式安全存储方案

对无线传感器网络的数据存储进行分析和研究,提出了一种以数据为中心的无线传感器网络中的分布式数据存储方案.该方案可有效解决集中式数据存储方案造成的中心节点的高负荷瓶颈问题,同时也避免了由于中心节点失效导致的数据丢失或泄漏问题.相对于现有的分布式数据存储方案,该方案运用Reed Solomon Code对数据进行加密,并且...     

无人值守传感器网络的低通信成本存储算法

针对无人值守传感器网络的数据存储问题, 提出了一种低通信成本的分布式数据存储算法。算法采用步数为cn的定向随机游走机制, 将网络中的k个源数据包按照一定的接收概率分散存储到了网络中所有的n个节点, 在每个节点形成了一个存储数据包。实验表明, 基于该算法的存储过程完成之后, 即使有部分传感器节点损坏, sink节点只要随机收集到k+ε（ε≥10）个存储数据包, 就能成功计算出原来的k个源数据包。与具有代表性的基于LT码方法相比, 该算法在节约sink节点访问成本的同时, 也将网络的通信时间复杂度从O(n　ln　n)降到了O(n), 具有良好的应用潜质。     

基于簇内分层的无线传感器网络隐私保护数据融合算法

在无线传感器网络中,提供高效的数据融合的同时又保证数据的隐私性是一个具有挑战性的研究问题。提出一个基于簇内二叉分层的完整性和机密性保护的数据融合算法(TIPDA),算法将簇内节点按照二叉树的逻辑结构进行组织,并引入了数据切片的思想完成数据融合,同时将中国剩余定理的思想引入进行端到端的完整性验证。理论分析和实验结果都表明,TIPDA算法可以有效地保护无线传感器网络融合数据的机密性和完整性,且花费较少的通信开销和计算开销。     

最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法

针对无线传感器网络的节点能量有限,且在进行信息传输时存在数据冲突、传输延时等问题,提出基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法。该算法将整个网络中的节点分成多个簇,并根据节点的传输范围,将每个簇中的节点均匀分布,每个节点根据自己的本地信息和剩余能量选择通信方式向簇头节点传输数据,从而形成传输数据的最短路径;并根据集中式TDMA调度模型,运用基于微粒群的Pareto优化方法,使得网络在完成规定的信息传输时每个节点耗费的平均时隙和平均能耗最低。仿真结果表明,上述算法不但可以最大化网络的生存周期,还可以有效地降低数据融合时间,减少网络延时。     

基于矩阵的无线传感器网络数据融合方案

数据融合是降低无线传感器网络（ WSNs）能耗的重要手段,为了有效地节省WSNs节点的能量,提出一种基于矩阵的层簇式数据融合方案。在簇头选举时,考虑节点的剩余能量和相对密度,并利用矩阵运算对簇内成员节点采集的数据进行数据融合处理。最后将所提方案与传统的LEACH协议进行仿真比较,实验结果表明：相比于传统的LEACH协议,所提方案可以有效降低数据冗余,减少数据传输量,节约节点能耗,进而延长网络生存期。     

无线传感器网络中数据分发方案的研究

无线传感器网络是由大量具有感知、计算和通信能力的能量有限的微型传感器节点组成。为了建立有效的数据传输路径,节约能耗和带宽,延长网络生存期,设计能量有效的数据分发方案是至关重要的。针对无线传感器网络中节点是否可移动的三种情况,分析了目前提出的主要数据分发方案。     

一种安全的多使用门限多秘密共享方案

在多秘密共享方案中,通常会生成大量公开值来保障多个秘密安全正确地重构,同时参与者也需要保存大量信息.为减少公开值的个数以及参与者所需保存的信息量,本文基于中国剩余定理和Shamir(t,n)-门限秘密共享方案设计了一个子秘密可多使用的门限存取结构多秘密共享方案.根据中国剩余定理将多项式产生的子秘密信息进行聚合生成公开值...     

一种面向无线传感器网络的数据汇聚模型

针对无线传感器网络能量和计算能力严重受限等问题,通过对数据汇聚技术的研究,该文提出一种面向无限传感器网络的数据汇聚模型及实现算法。该模型将数据挖掘算法集成在每个传感器网络节点上,原始数据通过数据挖掘算法处理后,降低数据维数、消除数据冗余、减少网络通信量、延长网络寿命。仿真结果表明,该模型具有一定的理论和实用价值。     

一种改进的WSN数据收集方案

目前基于树的数据收集方法经常会造成节点负载不均衡、树的高度无法控制等问题,从而使得数据收集延迟加大。针对该问题,提出一个新的数据收集算法(DBDG)。该算法从一棵最少跳数树出发,迭代地选择网络中的一条边加入树,通过限定树的高度满足延迟限定,采用使树上瓶颈节点的度最小化来延长树的生命周期。仿真实验结果表明,与目前已有的协议相比,该算法能在限定的高度内构造生命周期更长的生成树。     

无线传感器网络途中过滤增强方案

在无线传感器网络中,节点被俘获后会向网络中注入大量虚假数据。为此,提出一种途中过滤增强方案。使用加密密钥和验证密钥防止途中节点篡改数据,采用安全性增强方案解决途中节点遭到破坏而无法传递和检测数据的问题,利用备份节点的密钥验证转发数据的正确性,由此过滤虚假数据,并引入MAX_FALSE参数,消除不完全虚假数据对基站接收数据的影响。仿真结果表明,与SEF、DEF、FIMA相比,该方案的过滤能力更强,能耗更少。     

基于垂直平分线的无线传感器网络定位改进算法

针对传统基于垂直平分线的区域定位算法定位精度低、迭代次数多等缺点,提出一种改进的垂直平分线算法IMBLA。根据未知节点接收到的两锚节点接收信号强度指示( RSSI)值的比值,移动两锚点的垂直平分线,再确定待定位节点与垂直平分线的位置关系。该算法应用基于参考锚节点的高斯校正模型进行RSSI测距,包括有障碍物时的模型,不但适合各种环境,还能有效防止恶意攻击。仿真结果表明,与MBLA和IPAIT算法相比,IMBLA算法的定位精度和网络覆盖率较高。     

一种提高WSN数据持续性的改进方案

提出一种提高无线传感器网络(WSN)数据持续性的改进方案IIDP。节点根据一段时间内接收数据包的情况,估计网络中数据包的数量和节点总数,进而计算出节点存储数据所需参数并完成存储过程。为实现快速存储,节点在转发数据包时,根据概率选择一个接收过该包次数较少的邻居作为下一跳。理论分析及实验结果表明,该方案能获得比原有方案更高的数据持续性。     

无线传感器网络克隆攻击检测协议

为提高在无线传感器网络安全威胁方面的克隆攻击技术的检测效率,延长网络的生存时间,提出一种克隆攻击检测技术,即N—CAD协议。引入一类新的检测节点,该类节点和普通传感器节点并行操作。模拟仿真结果显示,该类节点提高检测效率,使网络能量均匀消耗,延长网络的生存周期。与现有的克隆攻击检测协议相比,N—CAD协议具有较好的性能。     

WSN中一种基于压缩感知的数据恢复算法

无线传感器网络应用大多依赖完整的传感器数据,但由于无线传感器网络常出现数据丢失现象,丢失率较高,当前的数据恢复方案效果较差。根据Intel Indoor和GreenOrbs2个项目的真实数据,证实温度和光照的变化之间存在较高的关联度。以此为基础,提出一种基于多属性协助和压缩感知的数据恢复精度优化算法（MACS）。利用属性特征恢复多属性数据集,进行基于真实数据驱动的仿真实验。结果表明,当丢失率低于60％时,MACS算法对所有数据进行恢复的差错率低于5％,即使丢失率高达85％,MACS算法也可以对所有数据实现估计,且差错率低于10％。