【摘 要】
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针对无线传感器网络中的Sinkhole攻击问题,提出了一种基于蚁群优化（ACO）结合P2P信任模型的Sinkhole攻击检测（P-ACO）算法。首先,使用蚁群优化算法检测路由中是否存在Sinkhole攻击,
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针对无线传感器网络中的Sinkhole攻击问题,提出了一种基于蚁群优化（ACO）结合P2P信任模型的Sinkhole攻击检测（P-ACO）算法。首先,使用蚁群优化算法检测路由中是否存在Sinkhole攻击,并生成传感器节点的警报信息;然后,利用布尔表达式进化标记生成算法为群组警报节点分发密钥,并使用密钥标记可疑节点;最后,计算可疑节点列表中各节点的信任值,将信任值低于预设阈值的节点视为攻击节点。分析表明,相比二分查找算法与基于规则匹配的神经网络（RMNN）算法,该算法在匹配过程中需要更少的匹配搜索次数,提
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