无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的性能依赖于所收集的数据质量。而最初,节点所感测的数据是粗糙的,需通过有效的数据检测算法将异常数据与正常数据进行区分。为此,提出基于二叉空间划分的异常数据检测(Binary Space Parti...无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的性能依赖于所收集的数据质量。而最初,节点所感测的数据是粗糙的,需通过有效的数据检测算法将异常数据与正常数据进行区分。为此,提出基于二叉空间划分的异常数据检测(Binary Space Partition-based Anomaly Detection,BSP-AD)算法。BSP-AD算法通过二叉空间划分(Binary Space Partition,BSP)训练、测试数据。先通过训练数据,得到正常数据的区间范围,再通过此区间范围检测测试数据中异常部分。仿真结果表明,提出的BSP-AD算法能够准确地检测异常数据,并且计算成本和存储成本低于IDLO算法。展开更多
随着5G时代的来临,诸如工业区,校园网等开放性园区网络中存在大量的物联网(Internet of Things,IoT)终端,IoT终端由于其数据流量巨大,伪造IoT终端进行网络攻击的问题日益严重.现有IoT终端识别技术在面对海量数据时计算资源的成本逐渐提...随着5G时代的来临,诸如工业区,校园网等开放性园区网络中存在大量的物联网(Internet of Things,IoT)终端,IoT终端由于其数据流量巨大,伪造IoT终端进行网络攻击的问题日益严重.现有IoT终端识别技术在面对海量数据时计算资源的成本逐渐提高.针对以上问题,提出了基于文件分时索引的大规模流量实时IoT终端识别算法.首先,建立内存分时索引元数据;其次,使用文件的分时索引来存储构建会话的中间数据;最后,控制内存分时索引元数据触发从少量文件中提取特征并进行IoT终端识别.实验中,在不损失IoT终端识别算法精度条件下,仅消耗少量磁盘,可将内存消耗降低92%.实验结果表明,该技术能够用于实时IoT终端识别框架中.展开更多
文摘无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的性能依赖于所收集的数据质量。而最初,节点所感测的数据是粗糙的,需通过有效的数据检测算法将异常数据与正常数据进行区分。为此,提出基于二叉空间划分的异常数据检测(Binary Space Partition-based Anomaly Detection,BSP-AD)算法。BSP-AD算法通过二叉空间划分(Binary Space Partition,BSP)训练、测试数据。先通过训练数据,得到正常数据的区间范围,再通过此区间范围检测测试数据中异常部分。仿真结果表明,提出的BSP-AD算法能够准确地检测异常数据,并且计算成本和存储成本低于IDLO算法。
文摘随着5G时代的来临,诸如工业区,校园网等开放性园区网络中存在大量的物联网(Internet of Things,IoT)终端,IoT终端由于其数据流量巨大,伪造IoT终端进行网络攻击的问题日益严重.现有IoT终端识别技术在面对海量数据时计算资源的成本逐渐提高.针对以上问题,提出了基于文件分时索引的大规模流量实时IoT终端识别算法.首先,建立内存分时索引元数据;其次,使用文件的分时索引来存储构建会话的中间数据;最后,控制内存分时索引元数据触发从少量文件中提取特征并进行IoT终端识别.实验中,在不损失IoT终端识别算法精度条件下,仅消耗少量磁盘,可将内存消耗降低92%.实验结果表明,该技术能够用于实时IoT终端识别框架中.