Inspirándose en el sistema inmunitario biológico, muchos investigadores aplican principios inmunitarios artificiales a la detección de intrusiones en redes de sensores inalámbricas, como los algoritmos de selección negativa, la teoría del peligro y los algoritmos de células dendríticas. Al aplicar el algoritmo de selección negativa a las redes de sensores inalámbricas, no se tienen demasiado en cuenta las características de estas redes, como los cambios frecuentes en la topología de la red y los recursos limitados, lo que hace que el efecto de detección deba mejorarse. En este trabajo se propone un algoritmo de selección negativa basado en la partición espacial y se aplica a redes de sensores inalámbricas jerárquicas. El algoritmo analiza en primer lugar la distribución de autoconjuntos en el espacio de valor real y, a continuación, divide el espacio de valor real, obteniéndose varios subespacios. Los selfs se rellenan en diferentes subespacios. Implementamos el algoritmo de selección negativa en el subespacio. El detector candidato generado aleatoriamente sólo necesita ser tolerado con selves en el subespacio donde se encuentra el detector, no con todos los selves. Esta operación reduce el coste temporal del cálculo de la distancia. En el proceso de detección de detectores, el antígeno que se desea detectar sólo necesita coincidir con los detectores maduros en el subespacio donde se encuentra el antígeno, y no con todos los detectores. Esta operación acelera el proceso de detección del antígeno. El análisis teórico y los resultados experimentales muestran que el algoritmo tiene una mejor eficiencia temporal y calidad de los detectores, ahorra recursos de los nodos sensores y reduce el consumo de energía, y es un algoritmo eficaz para la detección de intrusiones en redes de sensores inalámbricas.
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