Resumen

Los avances en el aprendizaje automático (ML) en los últimos años han permitido una amplia variedad de aplicaciones como el análisis de datos, sistemas autónomos y diagnósticos de seguridad. Como una parte importante del Internet de las Cosas (IoT), las redes de sensores inalámbricos (WSNs) se han utilizado ampliamente en campos militares, de transporte, médicos y domésticos. Sin embargo, en las aplicaciones de redes de sensores inalámbricos, el adversario puede inferir la ubicación de un nodo fuente y un evento mediante ataques de retroceso y análisis de tráfico. La filtración de la privacidad de la ubicación de un nodo fuente se ha convertido en uno de los problemas más urgentes a resolver en las redes de sensores inalámbricos. Para resolver el problema de la filtración de la privacidad de la ubicación del nodo fuente, en este documento primero proponemos un mecanismo de selección de nodo fuente proxy mediante la construcción de la región candidata. En segundo lugar, basándonos en la energía residual del nodo,

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Aprendizaje automático; Redes de sensores inalámbricas; Privacidad de la localización; Nodo fuente; Selección de nodo proxy; Comunicación anónima
• Keywords:Machine learning; Wireless sensor networks; Location privacy; Source node; Proxy node selection; Anonymous communication