作者：张琳,尹娜,王汝传 单位：中国通信学会 出版：《通信学报》2015年第S1期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFTXXB2015S10070 DOC编号：DOCTXXB2015S10079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 随着无线传感器网络的不断发展，恶意节点对其安全造成了极大的威胁。传统的基于信誉阈值的模型无法准确的识别亚攻击性等恶意节点，而且会出现低识别率和高误判率等问题。为了解决这些问题，引入了基于DPAM-MD算法的新型恶意节点识别方法，在传统信誉阈值判断模型的基础上，通过结合曼哈顿度量和DPAM算法识别出亚攻击性节点。算法中提出一种新型的基于密度的聚类算法，并结合簇间和簇内距离均衡化的目标函数，将所有的节点进行分类。该算法可以提高聚类质量，有效缩短聚类时间，提高了恶意节点识别的效率。经仿真实验结果验证，改进后的算法对识别特征不明显的恶意节点效果十分显著。

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