BTL0145傳感器網絡的智能家居安裝BTL5-S161-M0850-K-SR32

BTL5-S161-M0850-K-SR32傳統(tǒng)海洋傳感器網絡節(jié)點數據檢測方法,對分層異構網絡下的海洋傳感器存在多節(jié)點數據安全檢出率低的問題。為此,提出隨分層異構海洋傳感器網絡多節(jié)點數據安全檢測方法。首先,計算分層異構網絡傳感器鏈路層中的傳輸信噪比,確定傳感器交互安全;通過特征模糊算法對傳感器中的多節(jié)點進行節(jié)點安全檢測;后,通過神經網絡算法對多節(jié)點下的數據安全進行檢測計算。通過對比試驗的方式,來證明設計方法的檢出率高于傳統(tǒng)方法,滿足設計要求。 傳感器網絡聚集查詢隱私保護方法采用加解密的形式保護節(jié)點感知數據,且需要網絡中的所有節(jié)點參與查詢處理。過多加解密操作會大量消耗節(jié)點能量,且用戶可能只對其中部分區(qū)域的聚集結果感興趣。針對這些問題,提出一種抗竊聽攻擊的傳感器網絡空間范圍聚集查詢處理算法PCPDA。該算法沿著既定路線,一邊查詢一邊聚集,使得算法不依賴于預先構造好的拓撲結構,適用于網絡拓撲結構動態(tài)變化的傳感器網絡,節(jié)省了維護拓撲結構的開銷。該算法在未采用任何加密措施情況下保證了節(jié)點感知數據的隱私性。理論分析和仿真結果表明,PCPDA在能量損耗和隱私保護方面都優(yōu)于現有算法。

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BTL5-S161-M0850-K-SR32在進行無線傳感器網絡得到的異常數據時,如何針對其異常數據進行檢測。也闡述了一般情況下,出現異常數據時,無線傳感器網絡的大致范圍,并利用圖模型、相鄰節(jié)點之間的屬性相似、當前接收到的數據與歷史數據進行的對比驗證,以此來推斷出,異常數據出現的大致因素、并借此能準確推斷出相關的地理區(qū)域出現異常信息的大概位置,又或者是設備本身可能出現故障的大概范圍,為維護管理人員在網絡異常判識和原因分析方面提供指導。分析無線傳感器網絡應用中的安全性問題,探索對信息安全進行防御的機制,希望通過有效措施來加強無線傳感器網絡的安全性和穩(wěn)定性,讓人們能夠更好的享受網絡時代所帶來的便利,有效提高信息傳輸的效率和速度,更好的推動社會的發(fā)展和進步。

BTL5-S161B-M0275-H-K15    BTL1RUL
BTL5-S161B-M0350-K-SR32    BTL1LCK
BTL5-S161B-M0550-K-SR32    BTL1C9C
BTL5-S161B-M0700-K-SR32    BTL21WH
BTL5-S161B-M1300-K-SR32    BTL21WJ
BTL5-S161B-M1650-K-K15    BTL22ZC
BTL5-S161B-M1650-K-SR32    BTL1R72
BTL5-S161B-M2250-K-SR32    BTL21WK
BTL5-S161B-M3300-K-K15    BTL1PKM
BTL5-S162-M0200-K-SR32    BTL0116
BTL5-S162-M0550-K-SR32    BTL04MR