文献类型：期刊文章

作　　者：田洪生[1] 仝军[1] 吴翠红[2]

TIAN Hongsheng;TONG Jun;WU Cuihong(School of Computing,Changchun College of Information Technology,Changchun Jilin 130103,China;School of Mechanical and Electrical Engineering,Changchun College of Electronic Technology,Changchun Jilin 130000,China)

机构地区：[1]长春信息技术职业学院计算机学院,吉林长春130103 [2]长春电子科技学院机电工程学院,吉林长春130000

出　　处：《传感技术学报》

基　　金：吉林省教育厅科学技术研究“十三五”规划课题(吉教科验字[2019]726号)。

年　　份：2022

卷　　号：35

期　　号：7

起止页码：990-995

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以提高无线传感网络环境安全性为目的,提出一种基于云框架直方图的数据异常检测方法。在高斯函数分类云模型中,划分不同数据的属性中心值,完成数据高维分类。然后针对可能存在异常数据的传感网络环境,在构建云框架直方图后计算数据间相似度。通过比较低的数据间相似度阈值完成数据异常粗检测,再在不同维度空间内,利用超矩形方法对比粗检测后数据是否处于同一数段,实现数据异常细检测。仿真结果表明:所提方法的归一化训练结果基本符合归一化处理的理论变化趋势,在数据量最大的情况下,其检测耗时仅用41 s、检测误差仅为1.2%,且在中心机房的能耗中占比较小。相比于传统方法来说,所提方法的检测耗时更少、误差更小、检测能耗更低。

关 键 词：无线传感网络 数据异常检测  云框架直方图  直方图向量  信息熵 相似度

分 类 号：TP391]