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ACO结合P2P信任模型的无线传感器网络Sinkhole攻击检测

上传者: 2021-02-25 07:20:35上传 PDF文件 1.68MB 热度 11次
针对无线传感器网络中的Sinkhole 攻击问题,提出了一种基于蚁群优化(ACO)结合P2P 信任模型的Sinkhole攻击检测(P-ACO)算法。首先,使用蚁群优化算法检测路由中是否存在Sinkhole攻击,并生成传感器节点的警报信息;然后,利用布尔表达式进化标记生成算法为群组警报节点分发密钥,并使用密钥标记可疑节点;最后,计算可疑节点列表中各节点的信任值,将信任值低于预设阈值的节点视为攻击节点。分析表明,相比二分查找算法与基于规则匹配的神经网络(RMNN)算法,该算法在匹配过程中需要更少的匹配搜索次数,提高了算法执行效率。实验结果显示,相比RMNN算法,该算法可以更加准确地检测Sinkho
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