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申请/专利权人:浙江工业大学
摘要:一种水声传感网中的自适应信任预测方法,通过将AUV引入UASN架构,构建基于AUV的边缘UASN架构,并将AUV视为边缘设备以辅助实现信任预测过程;在该边缘UASN架构下,分别从水下传感节点和AUV的角度实现对异构设备的信任特征提取,其中AUV计算簇头的延时信任,而簇头计算簇成员的数据信任,并将两种信任特征聚合为信任数据集,用于信任预测;基于注意力机制自适应地调整不同信任特征的权重,利用基于注意力门控的长短期记忆网络实现精确的信任预测,以检测UASN的异常节点。本发明可以有效检测并过滤不可靠的异常节点,保障UASN安全。
主权项:1.一种水声传感网中的自适应信任预测方法,其特征在于,包括如下步骤:1以AUV为边缘设备,构建基于AUV的边缘UASN架构,架构包括感知层、边缘层和应用层;2从异构设备的角度,提取用于节点信任预测的信任特征以构建信任数据集,作为区分正常节点和异常节点的衡量指标;3利用聚合的信任数据集,基于注意力机制自适应地调整不同信任特征的权重,以表示在动态水下环境和网络拓扑中,不同信任特征对信任预测的贡献程度;然后实现节点信任预测模型来评估节点可信度并检测水下异常节点,提高UASN安全性。
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百度查询: 浙江工业大学 一种水声传感网中的自适应信任预测方法
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