无线传感器网络中基于ELM的混合入侵检测方案

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摘要：在研究机器学习算法的基础上,提出一种基于极限学习机（ELM）的混合入侵检测方案。将无线传感器网络分为感知层、数据汇聚层和核心控制层,在每层分别设置与其相适应的入侵检测方案,并在能量充足的核心控制层布置信任管理模块和ELM模块。信任模块可以及时筛去异常节点,相比于支持向量机算法训练速度更快,可提高入侵检测效率。实验结果表明,该方案在保证较高检测率的基础上,降低了能耗,延长网络运行时间,更适合于资源受限的无线传感器网络。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95200X/201503/664038304.html

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关键词：入侵检测 传感器 机器学习算法 cqvip 支持向量机 无线传感器网络 极限学习机 混合 入侵检测 信任管理