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节点方面有关论文范文,与基于评价相似度对WSN声誉系统合谋攻击的检测机制相关毕业论文范文

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成的行向量为节点的评价向量.评价向量是衡量节点评价行为相似度的基础.第i行第j列的元素pij表示节点i对节点j的评价.

2个推荐节点之间评价行为相似度的衡量通常转换为相应评价向量相似度的测量.常用相似度测量函数有3种[12]：余弦相似度、修正的余弦相似度以及相关相似度.其中余弦相似度函数在衡量向量相似性方面应用较广泛,可直接用来衡量节点间评价行为相似程度.其余两种函数在计算时需先减去节点评分的平均值,目的是减小因不同评分尺度而带来的误差.由文献[13]可知：当2个节点处于不同评价体系时,采用修正的余弦相似度（或相关相似度）函数可以有效减少因评价尺度不同带来的误差,但对同一声誉系统（或评价体系）中的2个节点,该方法并不适用,因为余弦相似度函数在计算过程中仅考虑节点的评分差异而不考虑节点的实际评分,这样可能导致2个实际评价行为差异很大的节点被认为具有高度的相似性.因此,本文采用余弦相似度函数计算节点的行为相似度.

3.3仿真及结果分析

3.3.1恶意节点检测率的仿真与分析

图2的是上述实验参数环境下,恶意节点检测率随恶意节点比例变化的情况.如图2所示,在恶意节点比例不断增加（大于10%）时,DRBTS模型和文献[9]算法的恶意节点检测率出现总体下降趋势,而BSCD的曲线依旧高于其他两种方案,且保持稳定上升趋势,这是因为随着恶意节点数目的增多,合谋攻击几率增大,使恶意节点的检测难度相对增大,故检测合谋攻击的BSCD的检测率高于其他两种方案.

3.3.2节点定位误差的仿真与分析

图3是网络中不同恶意节点比例对未知节点定位误差的影响曲线.从图3中可以看出,随着恶意节点比例的增大,DRBTS模型、文献[9]算法和BSCD的定位误差均在增大,但是在相同的恶意信标节点比例下,与DRBTS模型和文献[9]算法相比,BSCD的定位误差偏小,而且效果比较明显.随着恶意节点比例的不断增大,BSCD有效地检测出网络中隐藏的合谋攻击团,过滤其提供的信息,降低其对未知节点定位的影响,从

节点方面有关论文范文2780;减小定位误差,有效提高节点定位的精度.

4结语

本文提出了BS合谋攻击团及其检测机制——BSCD,针对声誉系统中恶意节点合谋提交虚假评价信息的行为,提出的BSCD通过检测单个异常推荐节点,分析推荐节点之间的评价行为相似度,并结合BS合谋攻击团检测算法定位出合谋攻击节点.仿真实验表明,BSCD能够有效检测识别出BS合谋攻击团,提高声誉系统的恶意节点检测率和节点定位的安全性.

该文来自 http://www.sxsky.net/benkelunwen/060184059.html

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