关键词industrial wireless sensor networks
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- 面向工业无线传感器网络的可信安全聚类生成对抗学习
本文提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的信任管理机制,用来解决对新型攻击的标记数据缺失以及传统机器学习算法训练数据集大小对系统安全性能的影响问题,在工业无线传感器网络中采用了二阶模糊逻辑来评估传感器节点的信誉,并建立了基于 GAN 的编解 - 一种带模糊信任评估和离群检测的工业无线传感器网络的安全聚类协议
本文提出了一种具有模糊信任评估和离群值检测的安全聚类协议(SCFTO),该协议采用区间类型 - 2 模糊逻辑控制器来估计信任度以处理开放的无线介质传输不确定性,并引入基于密度的离群点检测机制来获取自适应信任阈值,用于隔离恶意节点作为集群头,