校园一卡通系统安全分析及对策

一卡通系统作为数字校园的重要基础设施之一,为全校师生提供证明及支付功能。随着一卡通系统功能的多样化及复杂化,其安全问题日益突出,本文针对应用过程中所面临的典型安全问题,从数据安全、终端安全、管理制度方面提出了相应的安全策略,为校园一卡通系统的建设和管理提供借鉴。

基于高斯校正模型的MDS-MAP定位算法

在无线传感器网络中,节点位置信息是很多应用的基础。对于基于RSSI测距的定位算法,其算法性能很大程度上依赖于RSSI的精度。文章提出一种基于高斯校正模型的改进MDS-MAP定位算法。改进算法在测距阶段利用高斯校正模型过滤掉受干扰的RSSI信号值,提高了RSSI测量值的精度。仿真实验结果表明,该算法定位精度比原始MDS-MAP算法有明显的提高。

基于距离区间概率测距的无线传感器网络定位算法研究

基于经验的传播模型在实际应用中存在多值问题,导致RSSI与距离并非一一映射。本文提出了一种改进的MDS-MAP定位算法,该算法利用基于距离区间概率的测距模型,消除多值问题对测距模型精度的影响,从而提高测距模型的测量精度。通过仿真结果表明,改进的算法与传统的MDS-MAP定位算法相比,算法具有更好的定位精度。

基于密度分簇的无线传感器网络定位算法

针对MDS-MAP(P)算法存在节点间最短路径距离计算误差、合并误差及算法复杂度过高等问题,提出了一种基于密度分簇的算法MDS-MAP(DB)。该算法选择邻居节点数最多的节点作为分簇机制的开始节点,一跳邻居节点组成的簇域内利用三角不等式法则测距,两跳内节点组成的簇域内利用最短路径法测距,且每个簇域内只有簇头节点执行测距算法,降低了测距误差及算法计算复杂度,提高了算法的性能。仿真实验结果表明,该算法具有更小的定位误差。

无线传感器网络节点测距模型相关研究

在实际的网络环境中,受障碍物、多径效应、天线辐射模式等影响,RSSI值与距离并非一一对应,而是一个多对多的关系,由此基于经验的接收信号强度(RSSI)测距模型测量距离时误差较大。本文主要介绍RSSI在各种信号传播影响因子下相应的测距模型,并提出相应的应用场景。

一种环境自适应的无线传感器网络定位算法

在目前无线传感器网络中,接收信号强度指示(RSSI)测距模型严重依赖于信号衰减因子。为解决该问题,提出一种环境自适应的无线传感器网络定位算法。该算法利用改进的RSSI测距方法,通过网络中边与边之间的量化关系,消去信号衰减因子对定位算法的影响,从而使算法能实现对环境的认知。仿真实验结果表明,与传统的MDS-MAP定位算法相比,该算法具有较强的环境自适应能力和较好的定位精度。

基于分布式信誉评价的低能耗安全定位算法

针对无线传感器网络中节点安全定位和能耗问题,提出了一种基于分布式信誉评价的低能耗安全定位算法。该算法引入簇头节点中可靠节点表(TNT)和备份簇头节点的概念,通过查找TNT快速定位可靠信标节点,并且备份簇头节点协助、监督簇头节点,减轻簇头节点的工作负荷,且参与信标节点信誉值整合过程,增强了信标节点的可靠性和完整性,提高了节点定位的效率和安全性,降低了系统能耗,提高了恶意节点检测率。仿真实验表明,在恶意节点存在的环境中,该算法能有效提高恶意节点的检测率,减少定位误差,削弱恶意节点对定位系统的破坏和影响,实现节点的安全定位。

高校财务绩效评价体系构建探讨

财务绩效评价是高校财务管理工作的重要内容,有利于提高学校的资源配置和提高财务管理水平。本文通过对绩效评价原则的介绍,梳理当前高校在绩效评价中存在的问题,探讨构建完善的财务绩效评价体系,以期为促进高校健康、可持续发展提供价值参考。

基于评价相似度对WSN声誉系统合谋攻击的检测机制

针对无线传感器网络(WSN)声誉系统中可能存在的多个恶意节点合谋攻击网络节点,并影响其准确定位等安全问题,提出了恶意推荐(BS)合谋攻击团及其检测机制(BSCD),并给出了该机制的实现方法。该机制通过对推荐节点进行异常检测,分析推荐节点间的评价行为相似度,有效检测出存在的合谋攻击团,从而降低其对声誉系统的破坏和影响。仿真实验表明,BSCD在检测和抵制BS合谋攻击团方面效果显著,有效提高了声誉系统中恶意节点检测率和整个系统抵抗恶意节点破坏的能力。