Resumen

La detección de comportamientos anómalos y el modo de evaluación de la confianza del nodo sensor tradicional tienen una única función sin tener en cuenta todos los factores, y el algoritmo de valor de confianza es relativamente complicado. Para evitar estos inconvenientes, en este artículo se propone un modelo de evaluación de la confianza basado en el comportamiento autónomo del nodo sensor. Cada nodo sensor tiene el privilegio y la obligación de monitorizar. Los nodos sensores vecinos pueden supervisarse mutuamente. Sus valores de confianza directa e indirecta pueden obtenerse utilizando un método de cálculo relativamente sencillo, cuyo valor de confianza de síntesis podría obtenerse de acuerdo con la regla de composición de la teoría de la evidencia D-S. En primer lugar, el jefe de clúster asigna un valor ponderado diferente a los datos de cada nodo sensor; a continuación, se establece el vector de pesos de acuerdo con el valor de confianza de síntesis, se ejecuta el procesamiento de fusión de datos y, por último, el nodo sensor jefe de clúster transmite el resultado fusionado a la estación base. Los resultados de los experimentos de simulación demuestran que el modelo de evaluación de la confianza puede reconocer de forma rápida, exacta y eficaz un nodo sensor malicioso y evitar que éste se convierta en nodo sensor jefe de clúster. El algoritmo propuesto puede aumentar en gran medida la seguridad y precisión de la fusión de datos, mejorar la eficiencia de la comunicación, ahorrar energía del nodo sensor, adaptarse a diferentes campos de aplicación y entornos de despliegue.

• Materias:Redes de sensores Sensores inalámbricos Sensor inteligente Sensores electroquímicos Biosensores
• Subjects:Sensor networks Wireless sensors Intelligent sensor Electrochemical sensors Biosensors
• Palabras claves:nodo sensor, nodo sensor jefe de clúster, nodo sensor malicioso, valor de confianza de síntesis, modelo de evaluación de la confianza, detección de comportamientos anómalos, nodos sensores vecinos, teoría de la evidencia s, resultados de experimentos de simulación, procesamiento de fusión de datos
• Keywords:sensor node, cluster head sensor node, malicious sensor node, synthesis trust value, trust evaluation model, abnormal behavior detection, neighboring sensor nodes, s evidence theory, simulation experiment results, data fusion processing