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Blockchain-enabled deep learning techniques for providing security in wireless sensor networks
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AI
DOI：10.1007/s12083-025-02185-4.png)
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摘要
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如今，无线传感器网络在使日常服务（如医疗保健、军事等）更加便捷方面发挥着重要作用。然而，它容易受到各种攻击，导致网络延迟增加、消耗大量能量并降低吞吐量。通常，WSNs中的路由可通过分布式节能聚类（DEEC）和低能量自适应聚类层次结构（LEACH）等协议实现。这类协议存在安全隐患，因为在某些情况下，部分节点会表现出恶意行为。为解决这一问题，所提出的系统中采用了四种深度学习技术和区块链安全（BCS）方案来识别恶意节点的活动。此外，使用类似WSN-DS 2016的数据集对深度学习模型进行训练。簇节点将传感器节点发送的数据转发至基站。在所提出的系统中，区块链被安装在簇首节点和基站上，以识别节点的恶意行为。此外，BCS和深度学习技术用于移除恶意节点。合法节点的注册可在区块链网络中完成。此外，合法节点之间的数据传输可使用DEEC和LEACH协议，也可使用其他协议，并进行比较。智能合约的安全分析可使用Oyente完成，结果表明区块链网络对易损性具有较强抵抗力。
Keyword:
Distributed energy-efficient clustering
Low-energy adaptive clustering hierarchy
Wireless sensor networks
Deep learning
Blockchain
期刊
IF:
2.6
论文数:
2.2K
被引数:
2.9K
机构
引用论文
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