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针对无线传感器网络节点能量少、存储空间小、计算能力有限的特性,本文提出了基于遗传算法(GA)和LMBP神经网络融合算法的入侵检测模型。与传统方法相比,该模型利用神经网络离线学习建立检测模型,无需储存大量的入侵行为特征,节省了存储资源。同时,采用多层合作检测机制,与采用混杂模式获取数据的方法相比,减少了能源消耗。仿真结果表明,GA-LMBP入侵检测模型在性能、能耗、存储开销、检测率和误检率都优于传统方法。 相似文献
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提出了一种无线传感器网络的分簇算法,用于协助基于簇的入侵检测方案检测网络中的各种恶意攻击行为.它将整个网络划分成若干个簇,使得簇内各传感器节点物理位置临近,并且采集的数据值接近.这一特性使得识别异常节点非常容易,并且保证入侵检测方案具有较高的检测精度和较低的误报率.该算法也使得网内数据处理变得异常简单,从而能够有效节省传感器节点的能量,延长网络的寿命. 相似文献
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在WSN(无线传感器网络)节能优化过程中,覆盖模型复杂、抽象难以求解.部分节点利用率与覆盖率存在差异性,从而制约无线传感器网络,使能耗降低.针对此问题,提出一种基于混合机制的算法,利用分治思想将节点分为活跃节点和非活跃节点;将部分覆盖算法和唤醒机制算法相结合,建立最优覆盖模型,然后进行求解,得到最优节能方案.该方法能够充分利用节点的不同特点降低算法复杂度,避免不必要的运算消耗.实验表明:混合机制算法分别降低了活跃节点与非活跃的节点能耗;与单一算法相比较效果显著,网络生命周期得到延长. 相似文献
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针对聚类无线传感器网络安全的问题,将移动代理技术与分布式入侵检测技术相结合,提出了一种基于移动代理的无线传感器网络分布式入侵检测方案,采用了多个代理模块进行分布式协作,运用一种基于聚类的分布式入侵检测算法,从节点上收集和处理数据,减少网络负载、促进效率平衡,能够满足WSNs的要求和限制。从而达到提高无线传感器网络的安全性、可靠性,降低入侵检测能量消耗的目的。 相似文献
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为了降低无线传感器网络数据间的冗余性,提高数据传输量和降低通信能耗,提出一种蝙蝠算法优化神经网络算法的数据融合策略.首先每个簇首节点接收该区域的各传感器节点检测到的数据,然后采用蝙蝠算法优化BP神经网络进行数据融合,最后采用仿真实验对其性能进行测试.仿真结果表明,本文算法节省了感知节点的能量消耗,延长了无线传感器网络的生命周期时间,提高数据融合的精度. 相似文献
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