典型文献
基于雾计算的无线传感器网络联合入侵检测算法
文献摘要：
为了保障无线传感器网络的安全性,提出一种基于雾计算的联合入侵检测算法Fed-XGB.Fed-XGB算法通过引入雾计算节点扩展网络边缘,减少通信时延,在提升联合学习全局模型和局部模型准确率的同时,降低了传输带宽和隐私泄露风险;通过改进基于直方图的近似计算方法,适应无线传感器网络数据不均衡特征;通过引入TOP-K梯度选择,最小化模型参数上传次数,提高模型参数交互效率.实验结果表明:Fed-XGB算法的检测准确率在0.97以上,误报率在0.036以下,优于其他对比算法;在遭受中毒攻击及数据含噪的情况下,算法检测分类性能依然稳定,具有较强的鲁棒性.
文献关键词：
无线传感器网络;入侵检测;雾计算;联合学习;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
朱梦圆;陈卓;刘鹏飞;吕娜
作者机构：
空军工程大学 信息与导航学院, 西安 710077;解放军 94619 部队, 六安 237000
文献出处：
引用格式：
[1]朱梦圆;陈卓;刘鹏飞;吕娜-.基于雾计算的无线传感器网络联合入侵检测算法)[J].北京航空航天大学学报,2022(10):1943-1950
A类：
B类：
雾计算,无线传感器网络,入侵检测算法,Fed,XGB,计算节点,网络边缘,通信时延,联合学习,全局模型,局部模型,模型准确率,传输带宽,隐私泄露,泄露风险,直方图,近似计算方法,网络数据,数据不均衡,TOP,梯度选择,交互效率,检测准确率,误报率,对比算法,检测分类,分类性能
AB值：
0.361057
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