【摘 要】
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采用支持向量机数据描述方法,提出了一种无线传感器网络数据融合异常值检测的隐私保护协议.首先使用聚类算法对感知数据进行过滤,再对清洗后的数据使用支持向量机算法进行网
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目(2017J01776);福建省泉州市科技计划资助项目(2018Z006);华侨大学研究生教育教学改革研究基金资助项目(18YJG23);华侨大学创新创业教育改革研究基金资助项目
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采用支持向量机数据描述方法,提出了一种无线传感器网络数据融合异常值检测的隐私保护协议.首先使用聚类算法对感知数据进行过滤,再对清洗后的数据使用支持向量机算法进行网络异常数据检测;其次分析异常数据检测结果、簇内的能耗与完整性检验结果,对分片-混合-融合算法在数据分片过程中的数量进行优化;最后根据网络的剩余能量和传输时延等资源度量指标确定安全策略,实现基于安全程度与资源消耗的动态调整.实验结果表明:该协议可以有效过滤并识别出异常数据,与经典算法相比,在提高隐私保护效果的同时节省更多的计算开销,达到网络安全、能耗和性能平衡的目标.
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