Traffic anomali upptäckt växer fram som en nödvändig komponent när trådlösa nätverk blir populära. I detta dokument, baserat på den förbättrade modellen Autoregressive Integrated Moving Genomsnitt (ARIMA), föreslår vi en trafik anomali detektionsalgoritm för trådlösa sensornätverk (WSNs) som beaktar de särskilda obalanserade, icke-stationära egenskaperna hos WSN-trafiken och den begränsade energi- och datorkapaciteten hos de trådlösa sensorerna samtidigt. Vi analyserar systematiskt egenskaperna hos WSN trafik, orsakerna till WSN onormal trafik, och den senaste relaterade forskning och utveckling. Särskilt förbättrar vi den traditionella tidsserien ARIMA-modellen för att göra trafikprognoser och bedöma trafikavvikelsen i en WSN. Simulerade och verkliga WSN trafikdata som samlats in från University of North Carolina används för att utföra simuleringar på Matlab. Simuleringsresultat och jämförande analyser visar att vår föreslagna WSN trafik anomali detektion system har bättre anomali detektion noggrannhet än traditionella trafik anomali detektion algoritmer.
Yu m.fl. presentera ett system för att upptäcka anomalier baserat på ARIMA för trådlösa sensornätverk (WSNs) REF.
An Improved ARIMA-Based Traffic Anomaly Detection Algorithm for Wireless Sensor Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}