【摘 要】
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对分布式网络信息虚假数据进行准确识别,能够降低用户数据发生篡改的风险,避免由虚假数据攻击导致的用户损失。当前虚假数据识别方法受网络噪声和数据报文丢失率的影响严重,
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对分布式网络信息虚假数据进行准确识别,能够降低用户数据发生篡改的风险,避免由虚假数据攻击导致的用户损失。当前虚假数据识别方法受网络噪声和数据报文丢失率的影响严重,导致检测识别的准确性不佳,由此,提出了基于分布式空间状态模型结合扩展卡尔曼的虚假数据识别方法。该方法首先利用邻近节点数据,对相邻节点的用户数据状态向量进行估计,确保计算的全局性;然后建立节点用户数据的空间状态模型方程,根据时间与观测值,利用扩展卡尔曼对用户数据进行估计更新,计算得到的估计值是其正常数据值的中心,通过判断观测值是否在正常范围,识别出
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