【摘 要】
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针对无线传感器节点易受干扰和入侵的特点，为保障网络覆盖和安全性，基于信任管理和Q学习提出了一种新的自适应容侵覆盖优化方法。所提方法利用信任管理机制从节点的历史通信行为、能量、信息权重等方面评估节点的信任值，并根据节点信任值对受干扰或恶意节点的通信半径和感知半径进行调整，降低网络安全风险。同时，采用Q学习对网络覆盖进行优化，对节点进行训练，满足网络覆盖要求。所提方法具有较好的自适应能力，可有效的识别
【机 构】
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华中科技大学网络空间安全学院分布式系统安全湖北省重点实验室湖北省大数据安全工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（62272182）;国家自然科学基金资助项目（61871209）;国家自然科学基金资助项目（61901210）;国家自然科学基金资助项目（41904163）； 中央高校基本科研业务费资助（HUST:2022JYCXJJ024）； 湖南省自然科学基金（2020JJ5483）；
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针对无线传感器节点易受干扰和入侵的特点，为保障网络覆盖和安全性，基于信任管理和Q学习提出了一种新的自适应容侵覆盖优化方法。所提方法利用信任管理机制从节点的历史通信行为、能量、信息权重等方面评估节点的信任值，并根据节点信任值对受干扰或恶意节点的通信半径和感知半径进行调整，降低网络安全风险。同时，采用Q学习对网络覆盖进行优化，对节点进行训练，满足网络覆盖要求。所提方法具有较好的自适应能力，可有效的识别受干扰或恶意节点，提升网络覆盖率，且可快速收敛达到纳什均衡。
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