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针对无线传感器网络中隐私暴露、信息篡改、虚假注入等安全问题,提出了一种支持完整性验证的隐私保护融合方案ESIPPA,它可以在实现数据隐私保护和ID隐私保护的基础上侦测到信息的非法篡改。ESIPPA用加权的方式对ID进行隐性传送,同时将ID号作为干扰因子引入对数据进行干扰的干扰公式中,提高隐私保护的安全性;通过构建双融合树模型,充分利用基站能量多的因素,减少节点负担,同时能够验证数据完整性。仿真实验结果显示,ESIPPA方案比已有的基于分布式认证的完整性保护数据融合方案在通信量方面下降了约7.5%,比DCSA方案下降了约15.4%,同时也更好地保护了数据的完整性和隐私性。 相似文献
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模糊C均值聚类容易受噪声数据影响,进而影响聚类准确率.鉴于此,提出了一种改进萤火虫算法的模糊聚类方法.该方法首先在萤火虫算法中引入Chebyshev映射初始化种群的分布;然后提出一种自适应步长方法来平衡探索与开发能力;最后在局部搜索过程中对每次迭代的最优个体加入高斯扰动策略,使其跳出局部最优.该过程拥有良好的寻优能力,... 相似文献
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