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J-GLOBAL ID：201802268421431039   整理番号：18A1508417

悪意のある攻撃の存在下での良く悪いセンサノードの検出とそのデータ集約への応用【JST・京大機械翻訳】

Detection of Good and Bad Sensor Nodes in the Presence of Malicious Attacks and Its Application to Data Aggregation

著者 (3件)： Yessembayev Anes (Department of Computer Science, University of Miami, Coral Gables, FL, USA) ,  Sarkar Dilip (Department of Computer Science, University of Miami, Coral Gables, FL, USA) ,  Sikder Faisal (Department of Computer Science, University of Miami, Coral Gables, FL, USA)
資料名： IEEE Transactions on Signal and Information Processing Over Networks  (IEEE Transactions on Signal and Information Processing Over Networks)
巻： 4  号： 3  ページ： 549-563  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2438A  ISSN： 2373-776X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くのセンサノードは,それらに埋め込まれた複数の安価で信頼できないセンサを有している。多くの応用に対して,複数のセンサからの読み取りが集約されている。しかし,悪意のある攻撃の存在はセンサデータの集約に挑戦を加える。これらの妥協的で信頼できないセンサとセンサノードの検出は,それらの管理と保全と同様に,ロバストなデータ集約にとって重要である。本研究では,良好で悪いセンサノードの同定法を開発し,それを安全なデータ集約アルゴリズムに適用した。異常値としての変化/信頼できない読み取りを考慮し,局所異常値因子計算法の拡張および修正版を用いてそれらを同定した。著者らは,信頼できて信頼できないセンサ検出のために異常値検出アルゴリズムを使用して,信頼できないセンサ-ノード同定アルゴリズムのためにこのアルゴリズムから結果を使用した。安全なデータ集約アルゴリズムに対するその有用性を示した。提案したアルゴリズムの広範な評価により,それが良好で悪いノードを同定し,真のセンサ値を効率的に推定することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 安全性 ,  ロバスト性 ,  *センサ ,  アルゴリズム ,  異常値
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  センサデータ ,  低価格 ,  *データ集約 ,  *センサノード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  計算機網  (JC03000K) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 攻撃 ,  センサノード ,  データ集約 ,  応用