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基于时序信息分析的WSN贝叶斯信誉评价模型
摘    要:为了有效降低信道占用对节点信誉评价的影响,提高信誉评价模型的准确性,针对数据中断攻击和选择性转发攻击,结合信道状态对网络的影响,引入节点行为时间序列和信道状态时间序列,提出了基于时序信息分析的TS-BRS信誉模型.采用时序分析法,对两条时间序列匹配分析,降低信道冲突对信誉评价模型的干扰,提高模型识别的准确性;并在信誉值更新中引入适应性维护函数μ,加重现阶段节点行为对信誉值的影响,提高评价模型的适应性.仿真实验表明,新的信誉评价模型能有效提升模型的检测率和检测速度.引入维护函数,网络中被捕获的恶意节点的信誉值可以更快收敛.

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