作者：关亚文,刘涛,黄干 单位：华东计算机技术研究所;上海计算机学会 出版：《计算机工程》2015年第03期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJC2015030260 DOC编号：DOCJSJC2015030269 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 在研究机器学习算法的基础上，提出一种基于极限学习机(ELM)的混合入侵检测方案。将无线传感器网络分为感知层、数据汇聚层和核心控制层，在每层分别设置与其相适应的入侵检测方案，并在能量充足的核心控制层布置信任管理模块和ELM模块。信任模块可以及时筛去异常节点，相比于支持向量机算法训练速度更快，可提高入侵检测效率。实验结果表明，该方案在保证较高检测率的基础上，降低了能耗，延长网络运行时间，更适合于资源受限的无线传感器网络。

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