物联网感知层安全数据融合方法研究

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1、分类号TN915密级公开UDC621.39学位论文编号D-10617-308-(2016)-01019重庆邮电大学硕士学位论文中文题目物联网感知层安全数据融合方法研究英文题目ResearchonMethodsofSecureDataAggregationfortheSensingLayerofInternetofThings学号S130101019姓名程利娜学位类别工学硕士学科专业信息与通信工程指导教师魏琴芳高级工程师完成日期2016年6月8日f独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研。,论文

2、中不包含他人,除了文中特别加巧成果尽我所知iiu示注和致谢的地方外己经发表或撰写过的研究成果,化不巧含为获得電庆邮电大学或其化单位的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的人员对本文研究做出的贡献均己在论文中作了明确的说明并致W谢意。作者签名:难莉词戶日期:年《月S日学位论文版权使用授权书本人完令了解章庆邮由大学有权保留、使用学位论文纸质版和电子版的规定,即学校有权向国家有关部口或机构送交论文,允许论文被查阅和借阅等。本人授权重庆邮由大学可W公布本学位论文的全部或部分内容,可编入有关数据库或信息系统进行

3、检索,可、分析或评价W采用影印、缩印、扫描或拷贝等复制手段保存、汇编本学位论文。(注:保密的学位论文在解密后适用本授权书。)作者签名::捂利瓣导师签名燕节'居^<:日期:子口年(月2日日期而《年月么日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要“互联网+”从技术融合和网络覆盖对象的角度实现了传统网络的极大拓展,催生并推动着物联网技术及其应用等快速发展。具有众多传感器节点的物联网感知层表现出采集信息冗余性、节点能量敏感性、网络分布开放性、数据需求可靠性等特征,故物联网感知层的安全数据融合方法研究具有重要的理论意义和应用前景。针对物

4、联网感知层的特征,为了保障物联网感知层数据融合结果的真实性与可靠性,本文建立了一种结合数据预处理机制与节点信誉度评价机制的安全数据融合模型。数据预处理是融合节点在进行安全数据融合之前对传感器节点所感知大量数据的初级判断与筛选,其基于误差理论采用粗大误差判别准则实现对因网络故障或敌对攻击等导致明显偏离正常数据(或真值)的异常数据的识别和剔除,从而避免后续的信誉度计算、数据融合、节点间通信等,为节省节点能量、消除异常数据对数据融合结果的影响以及下一步的高效处理准备条件。在安全数据融合阶段:首先,基于概率统计理论计算和更新节点信誉度,同时引入一个

5、惩罚因子,这有助于对节点信誉值计算和更新时达到慢增快减的效果,便于快速发现和识别恶意节点。然后,只允许来源于高信誉度的节点数据进行安全数据融合,这样既隔离了恶意节点数据对融合结果的影响,又减少了数据融合的计算量。最后,采用Josang信任模型对数据融合结果进行基于节点信誉度的评估,进一步提高数据融合结果的可靠性。仿真实验结果表明,该模型不仅有助于确保物联网感知层数据融合结果的真实性与可靠性,而且基于粗大误差的数据预处理方法可以减少数据融合的计算量,降低对传感器节点资源的需求,基于节点信誉度对数据融合结果形成的评价可以保证基站所接受融合数据的

6、安全性。关键词:物联网,传感器节点,数据融合,粗大误差理论,信誉度I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractComparedwithtraditionalnetwork,"Internet+"achievedgreatdevelopmentfromtheangleoftechnologyaggregationandnetworkcoverageobject.ItcreatesandpromotestherapiddevelopmentoftheInternetofthings(IOT)technologyandapplica

7、tion.ThesensinglayerofIOT,whichhasamultitudeofsensornodes,showssomecharacteristics,suchascollectinginformationredundancy,nodeenergysensitivity,networkdistributionopenness,datarequirementsreliabilityandsoon.Therefore,researchonmethodsofsecuredataaggregationforthesensinglaye

8、rofIOThasimportanttheoreticalsignificanceandapplicationprospects.Accordingtothecharacteri

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