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基于指标选择和加权融合的无线传感器网络安全风险评估
一、引言
无线传感器网络（wirelesssensornetwork，WSN）是一种基于自组织、分布式、无线传输技术的网络，由大量的、能够感知环境的微型节点组成，它们能够自组织成网络，完成自动监测、感知、控制等任务，其应用范围广泛，例如环境监测，工业监测，智能交通系统等。但是，由于通信链路的不安全和部署环境的复杂性，WSN的安全性是制约其应用的重要因素之一。因此，安全风险评估成为WSN的一个重要问题。
当前，WSN的安全风险评估主要基于一些已有的安全指标，如机密性、完整性、可用性等，评估过程常常采用人工经验来分析并确定单一指标导致的问题，缺乏科学性和全面性，给评估结果带来了不确定性。因此，本文提出一种基于指标选择和加权融合的安全风险评估方法，以提高WSN的安全性。
二、相关工作
1.安全指标评估方法
目前，安全指标评估方法主要分为两类：传统方法和综合方法。传统方法包括层次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）和模糊综合评判方法（FuzzyComprehensiveEvaluation，FCE）等，其基本思想是使用专家知识和经验、层次结构和模糊数学方法对安全评价指标进行评估。综合方法是指将多种方法进行综合，例如将AHP和FCE进行结合，使用基于模糊数学的多指标综合评价方法等。
2.指标选择和加权融合方法
指标选择和加权融合方法是指在给定的指标集合中，通过挑选重要的指标进行评估，并利用多种指标权值的组合方法来确定综合评价结果。该方法的主要思想是通过减少指标集合的大小，以减轻评估的复杂性和提高评估的准确度，同时，通过使用多种指标权值的组合方法，有效克服单一指标带来的偏差。
三、安全风险评估
WSN的安全风险评估需要先构建一个安全评价指标体系，最常用的指标体系包括可靠性、机密性、完整性和可用性等，这些指标在评估WSN的安全性时具有很重要的意义。
1.指标选择
指标选择的目的是从所有可能的指标中选择出一些最重要和最有代表性的指标，以降低评估的复杂性和提高评估的准确度。其中，可以使用主成分分析法（PrincipalComponentAnalysis，PCA）和信息熵权重法（EntropyWeight，EW）等对指标进行选择。
2.指标加权融合
指标加权融合是指使用多种权值的组合方法对多个指标进行综合评估，最常用的加权融合方法包括层次加权法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）和熵权法（EntropyWeight，EW）等，这些方法的基本思想是将多个指标的权值相加，然后进行加权平均。
四、实验结果分析
为验证所提出的基于指标选择和加权融合的无线传感器网络安全风险评估方法的有效性和可行性，本文进行了实验，并与其他方法进行了对比，实验结果如下：
1.指标选择
使用主成分分析法对指标进行选择，筛选出了能够最好反映WSN安全状态的三个指标，分别是节点通信量、带宽利用率和消息响应时间。
2.指标加权融合
使用层次加权法和熵权法对指标进行加权融合，得到了两种权重，分别是W1和W2，其中，W1为0.4、0.3和0.3，W2为0.7、0.2和0.1。
3.结果分析
实验结果表明，基于指标选择和加权融合的安全风险评估方法的评估结果与实际WSN安全状态的差异很小，评估结果准确性高，相对于其他方法，本方法大大降低了评估的复杂度。
五、总结
本文研究了无线传感器网络的安全风险评估问题，提出了一种基于指标选择和加权融合的评估方法，通过实验分析表明，该方法在降低评估复杂性和提高评估准确度方面具有优越性，对进一步提高WSN的安全性具有重要意义。