På grund av den delade karaktären hos trådlösa kommunikationsmedier kan en mäktig motståndare tjuvlyssna på hela radiokommunikationen i nätverket och få fram den kontextuella kommunikationsstatistiken, till exempel trafikvolymer, sändare platser och så vidare. Sådan information kan avslöja platsen för diskbänken runt vilken datatrafiken uppvisar utmärkande mönster. För att skydda slow-location integritet från en kraftfull motståndare med en global syn, föreslår vi att uppnå k-anonymitet i nätverket så att åtminstone k enheter i nätverket är oskiljaktiga för noderna runt diskhon när det gäller kommunikationsstatistik. Att organisera lokaliseringen av k-enheter är komplicerat eftersom det påverkar två motstridiga mål: kostnaden för att flytta energi och den uppnåeliga integritetsnivån, och båda målen bestäms av en icke-analytisk funktion. Vi modellerar ett sådant positioneringsproblem som ett ickelinjärt begränsat ickelinjärt optimeringsproblem. För att tackla det, vi utforma en generisk-algoritm-baserad kvasioptimal (GAQO) metod som ger kvasioptimala lösningar vid kvadratisk tid. De erhållna lösningarna ligger nära optiman med ökande integritetskrav. Dessutom, för att lösa problem med k-anonymitet sjunklokalisering effektivare, utvecklar vi en artificiell potentialbaserad kvasioptimal (APQO) metod som är av linjär tids komplexitet. Våra omfattande simuleringsresultat visar att båda algoritmerna effektivt kan hitta lösningar som döljer handfatet bland ett stort antal nätverksnoder.
Positionering k utsedda noder inom WSN är dock komplex eftersom det påverkar två motstridiga mål: routing energikostnader och den uppnåeliga anonymitetsnivå REF.
Enhancing Sink-Location Privacy in Wireless Sensor Networks through k-Anonymity
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}