自适应多趟聚类在检测无线传感器网络安全中的应用

滕少华; 洪源; 李日贵; 张巍; 刘冬宁

doi:10.13873/J.1000-9787(2015)02-0150-04

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自适应多趟聚类在检测无线传感器网络安全中的应用

应用技术 | 更新时间：2025-09-11

- 自适应多趟聚类在检测无线传感器网络安全中的应用
- Application of adaptive multi-trip clustering in detection of WSNs security
- 传感器与微系统 2015年34卷第2期页码：150-153
- 作者机构：
  
  广东工业大学计算机学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  教育部重点实验室基金资助项目（110411）;广东省自然科学基金资助项目（10451009001004804,9151009001000007）;广东省科技计划资助项目（2012B091000173）;广州市科技计划资助项目（2012J5100054）;韶关市科技计划资助项目（2010CXY/C05）
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2015)02-0150-04
  中图分类号： TN915.08;TP212.9
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
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[1]滕少华,洪源,李日贵,张巍,刘冬宁.自适应多趟聚类在检测无线传感器网络安全中的应用[J].传感器与微系统,2015,34(02):150-153.

TENG Shao-hua, HONG Yuan, LI Ri-gui, et al. Application of adaptive multi-trip clustering in detection of WSNs security[J]. 2015, 34(2): 150-153.
[1]滕少华,洪源,李日贵,张巍,刘冬宁.自适应多趟聚类在检测无线传感器网络安全中的应用[J].传感器与微系统,2015,34(02):150-153. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2015)02-0150-04.

TENG Shao-hua, HONG Yuan, LI Ri-gui, et al. Application of adaptive multi-trip clustering in detection of WSNs security[J]. 2015, 34(2): 150-153. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2015)02-0150-04.

摘要

在KSummary算法的基础上

引入层次和密度聚类方法

提出自适应多趟聚类方法。依次获得聚类个数k

聚类初始中心和最终聚类。将算法应用于无线传感器网络数据中

可以很好地发现数据中的离群点

从而找到传感器节点安全上存在的隐患。实验结果和分析表明:此算法不但可获得稳定、收敛的聚类结果

还能很好地发现离群点。

Abstract

On the basis of KSummary algorithm

introduce hierarchical and density clustering method

propose adaptive multi-trip clustering method. In turn obtain number of clustering k

clustering initial centers and the final clustering. The algorithms is used in wireless sensor networks（ WSNs） data

and can find out outliers of datas very well

thereby find existing security risks of sensor nodes. Experimental results and analysis show that the algorithm can not only obtain stable and convergent clustering results

but also can find out outliers very well.

关键词

Keywords

references

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