基于滑动窗口和置信度的无线传感器网络异常检测算法

针对无线传感器网络中异常检测误报率高及节点间通信开销大的问题,提出了基于滑动窗口和置信度的无线传感器网络异常检测算法(ADABSWC)。该算法使用环境干扰因子量化监测环境中的不确定性,建立异常数据干扰区间识别滑动窗口中的异常数据。提出了数据异常度的计算方法,用来预判异常来源;然后引入多通信半径划分最佳邻域,利用相对熵计算节点信息置信度;根据节点信息置信度协同判定出节点异常数据的来源。通过仿真实验,ADABSWC算法在不同传感器节点规模下均体现了较好的性能。该算法与KNN-PSOELM、OFN算法相比,事件节点、错误节点的检测率均高于98%,且误报率均低于1.5%。实验结果表明,所提出的算法可保证高检测精度的同时控制误报率在较低水平,算法拥有较好的容错性能。