Abstract-Secure in-network aggregering i trådlösa sensornätverk (WSNs) är en nödvändig och utmanande uppgift. I detta dokument föreslår vi först att systemövervakningsmoduler och intrångsdetekteringsmoduler integreras i samband med WSN. Vi föreslår en utökad Kalman filter (EKF) baserad mekanism för att upptäcka falska injicerade data. Specifikt, genom att övervaka beteenden hos sina grannar och använda EKF för att förutsäga deras framtida tillstånd (faktiska i nätverk aggregerade värden), varje nod syftar till att inrätta en normal rad av grannarnas framtida överförda aggregerade värden. Denna uppgift är utmanande på grund av potentiell hög förlust av paket, hård miljö och sensorisk osäkerhet. Vi illustrerar hur man använder EKF för att ta itu med denna utmaning för att skapa effektiva lokala detekteringsmekanismer. Med hjälp av olika aggregeringsfunktioner (genomsnitt, summa, max och min) presenterar vi hur man uppnår en teoretisk tröskel. Vi tillämpar vidare en algoritm för att kombinera kumulativ summering och generaliserad sannolikhetsgrad för att öka detektionskänsligheten. För att övervinna begränsningarna i lokala detektionsmekanismer, illustrerar vi hur våra föreslagna lokala detektionsmetoder fungerar tillsammans med systemövervakningsmodulen för att skilja mellan skadliga händelser och nödsituationer. Vi utför experiment och simuleringar för att utvärdera lokala detektionsmekanismer under olika aggregeringsfunktioner. Index Terms-Cumulativ summering (CUSUM), utökat Kalman-filter, generaliserat sannolikhetsförhållande (GLR), aggregering i nätverk, intrångsdetekteringssystem, trådlösa sensornätverk (WSN).
Genom att integrera systemövervakningsmoduler och intrångsdetekteringsmoduler i WSNs, Sun et al. I REF föreslogs en utökad Kalman filterbaserad mekanism för att upptäcka falska injicerade data.
Anomaly Detection Based Secure In-Network Aggregation for Wireless Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Systems Journal', 'journal': 'IEEE Systems Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}