长春工业大学学报：自然科学版
長春工業大學學報：自然科學版
장춘공업대학학보：자연과학판
Journal of Changchun Univ of Technol
2012年
5期
529-532
,共4页
邹宽城%欧阳园玲%牛春诚%邹祎
鄒寬城%歐暘園玲%牛春誠%鄒祎
추관성%구양완령%우춘성%추의
恶意节点%选择性转发%hello洪泛%最大隶属度
噁意節點%選擇性轉髮%hello洪汎%最大隸屬度
악의절점%선택성전발%hello홍범%최대대속도
Key words: malicious nodes%selective forwarding%hello flood%maximum membership degree principle.
对选择性转发、hello洪泛的特征行为建模，抽象出4个与此两类恶意节点密切相关的属性，利用最大隶属度原则对节点进行分类。仿真结果表明，该方法能够以较低的误检率对网络中一定数量的传感节点进行正确的分类。
對選擇性轉髮、hello洪汎的特徵行為建模，抽象齣4箇與此兩類噁意節點密切相關的屬性，利用最大隸屬度原則對節點進行分類。倣真結果錶明，該方法能夠以較低的誤檢率對網絡中一定數量的傳感節點進行正確的分類。
대선택성전발、hello홍범적특정행위건모，추상출4개여차량류악의절점밀절상관적속성，이용최대대속도원칙대절점진행분류。방진결과표명，해방법능구이교저적오검솔대망락중일정수량적전감절점진행정학적분류。
The model is established based on the node characteristics of the selective forwarding and hello flooding, and four attributes relating to the nodes are abstracted. The nodes are classified with the maximum membership degree principle and the corresponding simulation results show that the method can assort some sensor nodes with a rather low false detection rate.
