发明专利已授权

基于孤立森林和序贯概率比检验的恶意锚节点检测方法

📄 申请号：CN201910805300.X 📄 发布日：2025/10/17

著录项目信息

申请日

2019-08-28

公开号

CN110475246B

公开日

2021-01-26

申请人

中山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04W12_00

IPC 分类号

H04W12_00 , H04W12_12 , H04W4_02 ,

技术画像

所属领域

异常检测异常检测机器学习网络安全

应用场景

无线传感器网络, 物联网安全, 安全定位, 入侵检测, 网络信任管理

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摘要

本发明公开了一种基于孤立森林和序贯概率比检验的恶意锚节点检测方法，该方法结合孤立森林算法和投票机制获得锚节点中的可靠信息，并利用可靠信息建立检测模型。该方法仅需单个测距算法进行测距，不需要利用多个测距算法进行测距，同时，避免了多种测距方法过程中其中一种完全未被攻击的假设，更适合真实场的使用，即不需要假设完全不受攻击。利用孤立森林筛选正常样本，投票机制筛选正常样本中的参考锚节点实现多重的挑选，确保参考锚节点的可靠性，从而间接的保证后续依据参考锚节点获得恶意锚节点的过程；还利用差值信息进行序贯概率比检验，进一步提高恶意锚节点的检测，提高锚节点的检测正确率，也提高了后续目标节点最终定位的准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20210126

✅ 授权

20191213

?? 实质审查的生效：

20191119

📄 公开

基于局部均值距离约束表示的数据分类方法

当前第 / 件

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