碩士開題報告論文

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碩士開題報告論文

　　在不斷進步的時代，報告的使用頻率呈上升趨勢，其在寫作上具有一定的竅門。你還在對寫報告感到一籌莫展嗎？以下是小編為大家整理的碩士開題報告論文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

碩士開題報告論文

碩士開題報告論文1

　　本課題來源于作者在學習和實習中了解到的兩個事實，屬于自擬課題。

　　其一，作者在20xx年7月在XXX公司調研，了解到現(xiàn)如今各行業(yè)都面臨著數(shù)據(jù)量劇增長，并由此帶來業(yè)務處理速度緩慢，數(shù)據(jù)維護困難等問題。為了應對此挑戰(zhàn)，很多企業(yè)開實施大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略。現(xiàn)如今的大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略可以概括為兩類，一類是垂直擴展。即采用存儲容量更大，處理能力更強的設備，此種方式成本較大，過去很多大公司一直采用此種方法處理大數(shù)據(jù)。但自從20xx年Google發(fā)布關于GFS，MapReduce和BigTable三篇技術論文之后，云計算開始興起，20xx年Apache Hadoop項目啟動。隨后從20xx年開始，隨著云計算和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，Hadoop作為一種優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析、處理解決方案，開始受到許多 IT企業(yè)的關注。相較于垂直擴張所需的昂貴成本，人們更鐘情于采用這種通過整合廉價計算資源的水平擴展方式。于是很多IT企業(yè)開始探索采用Hadoop框架構建自己的大數(shù)據(jù)環(huán)境。

　　其二，作者自20xx年4月在XXX實習過程中進一步了解到，因為關系數(shù)據(jù)庫在存儲數(shù)據(jù)格式方面的局限，以及其Schema機制帶來的擴展性上的不便，目前在大部分的大數(shù)據(jù)應用環(huán)境中都采用非結構化的數(shù)據(jù)庫，如列式存儲的Hbase，文檔型存儲的MangoDB，圖數(shù)據(jù)庫neo4j等。這些非結構化數(shù)據(jù)庫因為可擴展性強、資源利用率高，高并發(fā)、響應速度快等優(yōu)勢，在大數(shù)據(jù)應用環(huán)境中得到了廣泛的應用。但此種應用只解決了前端的業(yè)務處理，要真正利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)商務智能，還需要為決策支持系統(tǒng)和聯(lián)機分析應用等提供一數(shù)據(jù)環(huán)境——數(shù)據(jù)倉庫。為此，導師指導本文作者擬此題目，研究基于Hadoop框架的數(shù)據(jù)倉庫解決方案。

　　二、研究目的和意義：

　　現(xiàn)如今，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個行業(yè)，成為重要的生產(chǎn)因素。近年來，由于歷史積累和和數(shù)據(jù)增長速度加快，各行業(yè)都面臨著大數(shù)據(jù)的難題。事實上，大數(shù)據(jù)既是機遇又時挑戰(zhàn)。合理、充分利用大數(shù)據(jù)，將其轉變?yōu)楹Ａ�、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)，將使得企業(yè)具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化等能力。因此，很多IT企業(yè)都將大數(shù)據(jù)作為其重要的發(fā)展戰(zhàn)略，如亞馬遜、FaceBook已布局大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，并取得了驕人的成績。事實上，不止谷歌、易趣網(wǎng)或亞馬遜這樣的大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)需要發(fā)展大數(shù)據(jù)，任何規(guī)模的企業(yè)都有機會從大數(shù)據(jù)中獲得優(yōu)勢，并由此構建其未來業(yè)務分析的基礎，在與同行的競爭中，取得顯著的優(yōu)勢。

　　相較于大型企業(yè)，中小企業(yè)的大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略不同。大公司可以憑借雄厚的資本和技術實力，從自身環(huán)境和業(yè)務出發(fā)，開發(fā)自己的軟件平臺。而中小企業(yè)沒有那樣的技術實力，也沒有那么龐大的資金投入，更傾向于選擇一個普遍的、相對廉價的解決方案。本文旨在分析大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫的特點，結合當下流行的Hadoop框架，提出了一種適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境的數(shù)據(jù)倉庫的解決方案并實現(xiàn)。為中小企業(yè)在大數(shù)據(jù)環(huán)境中構建數(shù)據(jù)倉庫提供參考。其具體說來，主要有以下三方面意義：

　　首先，目前主流的數(shù)據(jù)庫如Oracle、SQL Server都有對應自己數(shù)據(jù)庫平臺的一整套的數(shù)據(jù)倉庫解決方案，對于其他的關系型數(shù)據(jù)庫如MySQL等，雖然沒有對應數(shù)據(jù)庫平臺的數(shù)據(jù)倉庫解決方案，但有很多整合的數(shù)據(jù)倉庫解決方案。而對于非結構化的數(shù)據(jù)庫，因其數(shù)據(jù)模型不同于關系型數(shù)據(jù)庫，需要新的解決方案，本文提出的基于Hive/Pentaho的數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)方案可以為其提供一個參考。

　　其次，通過整合多源非結構化數(shù)據(jù)庫，生成一個面向主題、集成的數(shù)據(jù)倉庫，可為大數(shù)據(jù)平臺上的聯(lián)機事務處理、決策支持等提供數(shù)據(jù)環(huán)境，從而有效利用數(shù)據(jù)資源輔助管理決策。

　　再次，大數(shù)據(jù)是一個廣泛的概念，包括大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)計算、大數(shù)據(jù)分析等各個層次的技術細節(jié)，本文提出的“大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫解決方案及實現(xiàn)“豐富了大數(shù)據(jù)應用技術的生態(tài)環(huán)境，為大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等提供支撐。

　　三、國內外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢的簡要說明：

　　本文研究的主體是數(shù)據(jù)倉庫，區(qū)別于傳統(tǒng)基于關系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫，本文聚焦大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于非結構數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫的構建與實現(xiàn)。因此，有必要從數(shù)據(jù)倉庫和大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)庫兩方面進行闡述。

　　(一) 數(shù)據(jù)倉庫國內外研究現(xiàn)狀

　　自從Bill Inmon 在1990年提出“數(shù)據(jù)倉庫”這一概念之后，數(shù)據(jù)倉庫技術開始興起，并給社會帶來新的契機，逐漸成為一大技術熱點。目前，美國30%到40%的公司已經(jīng)或正在建造數(shù)據(jù)倉庫�，F(xiàn)如今隨著數(shù)據(jù)模型理論的完善，數(shù)據(jù)庫技術、應用開發(fā)及挖掘技術的不斷進步，數(shù)據(jù)倉庫技術不斷發(fā)展，并在實際應用中發(fā)揮了巨大的作用。以數(shù)據(jù)倉庫為基礎，以聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘工具為手段的決策支持系統(tǒng)日漸成熟。與此同時，使用數(shù)據(jù)倉庫所產(chǎn)生的巨大效益又刺激了對數(shù)據(jù)倉庫技術的需求，數(shù)據(jù)倉庫市場正以迅猛的勢頭向前發(fā)展。

　　我國企業(yè)信息化起步相對較晚，數(shù)據(jù)倉庫技術在國內的發(fā)展還處于積累經(jīng)驗階段。雖然近年來，我國大中型企業(yè)逐步認識到利用數(shù)據(jù)倉庫技術的重要性，并已開始建立自己的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，如中國移動、中國電信、中國聯(lián)通、上海證券交易所和中國石油等。但從整體上來看，我國數(shù)據(jù)倉庫市場還需要進一步培育，數(shù)據(jù)倉庫技術同國外還有很大差距。為此，我國許多科技工作者已開始對數(shù)據(jù)倉庫相關技術進行深入研究，通過對國外技術的吸收和借鑒，在此基礎上提出適合國內需求的技術方案。

　　(二) 非結化數(shù)據(jù)庫國內外研究現(xiàn)狀

　　隨著數(shù)據(jù)庫技術深入應用到各個領域，結構化數(shù)據(jù)庫逐漸顯露出一些弊端。如在生物、地理、氣候等領域，研究面對的數(shù)據(jù)結構并不是傳統(tǒng)上的關系數(shù)據(jù)結構。如果使用關系數(shù)據(jù)庫對其進行存儲、展示，就必須將其從本身的數(shù)據(jù)結構強行轉換為關系數(shù)據(jù)結構。采用此種方式處理非結構數(shù)據(jù)，不能在整個生命周期內對非關系數(shù)據(jù)進行管理，并且數(shù)據(jù)間的關系也無法完整的表示出來。在此背景下，非結構化數(shù)據(jù)庫應運而生。相較于關系數(shù)據(jù)庫，非結構數(shù)據(jù)庫的字段長度可變，并且每個字段的記錄又可以由可重復或不可重復的子字段構成。如此，它不僅可以處理結構化數(shù)據(jù)，更能處理文本、圖象、聲音、影視、超媒體等非結構化數(shù)據(jù)。近年來，隨著大數(shù)據(jù)興起，非結構數(shù)據(jù)庫開始廣泛應用，以支持大數(shù)據(jù)處理的多種結構數(shù)據(jù)。

　　目前，非結構化的數(shù)據(jù)庫種類繁多，按其存儲數(shù)據(jù)類型分，主要包含內存數(shù)據(jù)庫、列存儲型、文檔數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫等。其中，常見的內存數(shù)據(jù)庫有SQLite，Redis，Altibase等;列存儲數(shù)據(jù)庫有Hbase，Bigtable等;文檔數(shù)據(jù)庫有MangoDB，CouchDB，RavenDB等;圖數(shù)據(jù)庫有Neo4j等。近年來，我國非結構數(shù)據(jù)庫也有一定發(fā)展，其中最具代表的是國信貝斯的iBASE數(shù)據(jù)庫�？梢灶A見在不久的將來，伴隨這大數(shù)據(jù)的`應用，非結構數(shù)據(jù)庫將會得到長足的發(fā)展和廣泛的應用。

　　四、主要研究內容和要求達到的深度：

　　本文研究的方向是數(shù)據(jù)倉庫，并且是聚焦于大數(shù)據(jù)這一特定環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫建設，其主要內容包括以下幾點：

　　1. 非結構數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫解決方案：本文聚焦于大數(shù)據(jù)這一特定環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫建設，因為大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫建設理論文獻很少，首先需要以研究關系數(shù)據(jù)庫型數(shù)據(jù)倉庫的解決方案為參考，然后對比關系數(shù)據(jù)庫和非結構數(shù)據(jù)庫的特點，最后在參考方案的基礎上改進，以得到適合非結構數(shù)據(jù)庫環(huán)境的數(shù)據(jù)倉庫解決方案。

　　2. 非結構數(shù)據(jù)庫和關系數(shù)據(jù)庫間數(shù)據(jù)轉換：非結構數(shù)據(jù)庫是對關系數(shù)據(jù)庫的補充，很多非結構數(shù)據(jù)庫應用環(huán)境中都有關系數(shù)據(jù)庫的身影。因此，非結構數(shù)據(jù)庫和關系數(shù)據(jù)庫間數(shù)據(jù)轉換是建立非結構數(shù)據(jù)庫需要解決的一個關鍵問題。

　　3. 基于非結構數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫構建：本文擬采用手禮網(wǎng)的數(shù)據(jù)，分析其具體的數(shù)據(jù)環(huán)境和需求，為其構建基于非結構數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫，主要包括非結構數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)抽取，Hive數(shù)據(jù)庫入庫操作和Pentaho前臺數(shù)據(jù)展現(xiàn)等。

　　五、研究工作的主要階段、進度和完成時間：

　　結合研究需要和學校教務管理的安排，研究工作主要分以下四階段完成：

　　第一階段：論文提綱：20xx年6月——7月

　　第二階段：論文初稿：20xx年8月——10月

　　第三階段：論文修改：20xx年11月——20xx年3月

　　第四階段：最終定稿：20xx年4月

　　六、擬采用的研究方法、手段等及采取的措施：

　　在論文提綱階段，本文擬采用調查統(tǒng)計的方法，收集目前大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫應用情況，著重統(tǒng)計各類型數(shù)據(jù)庫的應用比例。同時采用文獻分析和個案研究的方法研究數(shù)據(jù)倉庫構建的一般過程和對應的技術細節(jié)，并提出解決方案。在論文初稿和修改階段，本文擬通過實證研究，依據(jù)提綱階段在文獻分析中收集到的理論，基于特定的實踐環(huán)境，理論結合實踐，實現(xiàn)某一具體數(shù)據(jù)倉庫的構建。最后采用定性和定量相結合的方法，詳細介紹大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的特點，其數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)的關鍵問題及解決方案，以及數(shù)據(jù)倉庫個例實現(xiàn)的詳細過程。

　　七、可能遇見的困難、問題及擬采取的解決辦法、措施：

　　基于本文的研究內容和特點分析，本文在研究過程中最有可能遇到三個關鍵問題。

　　其一，非結構數(shù)據(jù)庫種類繁多，每類數(shù)據(jù)庫又對應有不同的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，由于當下非結構數(shù)據(jù)庫沒有統(tǒng)一標準，即便同類數(shù)據(jù)庫下不同產(chǎn)品的操作都不盡相同，難以為所有非結構數(shù)據(jù)庫提出解決方案。針對此問題，本文擬緊貼大數(shù)據(jù)這一背景，選擇當下大數(shù)據(jù)環(huán)境中應用最多的幾類數(shù)據(jù)庫的代表性產(chǎn)品進行實現(xiàn)。

　　其二，雖然經(jīng)過二十年的發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫的理論已日趨完善，但大數(shù)據(jù)是近幾年才發(fā)展起來的技術熱點，大樹據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)倉庫建設理論文獻很少。針對此問題，本文擬參考現(xiàn)有的成熟的關系數(shù)據(jù)庫環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫構建方案和非結構化數(shù)據(jù)倉庫理論，研究適合非結構數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)倉庫構建方案，請導師就方案進行指導，然后再研究具體技術細節(jié)實現(xiàn)方案。

　　其三，基于大數(shù)據(jù)環(huán)境的數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)是本文重要的組成部分，要完成此部分的工作需要企業(yè)提供數(shù)據(jù)支持，但現(xiàn)在數(shù)據(jù)在企業(yè)當中的保密級別都很高，一般企業(yè)都不會將自己的業(yè)務數(shù)據(jù)外傳。針對此問題，本文擬采用企業(yè)非核心業(yè)務數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)。

　　八、大綱

　　本文的基本構想和思路，文章擬分為導論、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)庫介紹、大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)倉庫關鍵問題研究、基于XX電子商務的大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)、結論五部分。

　　導論

　　一、研究背景

　　二、國內外研究現(xiàn)狀述評

　　三、本文的主要內容與研究思路

　　第一章大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)庫介紹

　　第一節(jié) 大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)庫的要求

　　第二節(jié) 關系數(shù)據(jù)庫和非結構數(shù)據(jù)庫比較

　　第三節(jié) 大數(shù)據(jù)下常用非結構數(shù)據(jù)庫介紹

　　小結

　　第二章大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)倉庫關鍵問題研究

　　第一節(jié) 非結構數(shù)據(jù)模型和關系數(shù)據(jù)模型的轉換

　　第二節(jié) 基于多源非結構數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)抽取

　　第三節(jié) 數(shù)據(jù)類型轉換

　　第四節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫前端展示

　　第三章大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)方案

　　第一節(jié) 大數(shù)據(jù)環(huán)境介紹

　　第二節(jié) 實現(xiàn)方案

　　第二節(jié) Hive介紹

　　第三節(jié) Pentaho介紹

　　第四章基于XX電子商務的大數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)

　　第一節(jié) 需求分析

　　第二節(jié) 模型設計

　　第三節(jié) 概要設計

　　第四節(jié) 基于Hive的數(shù)據(jù)入庫操作實現(xiàn)

　　第五節(jié) 基于Pentaho的數(shù)據(jù)倉庫前端展示實現(xiàn)

　　結論

碩士開題報告論文2

　　課題名稱：基于信任管理的WSN安全數(shù)據(jù)融合算法的研究

　　一、立論依據(jù)

　　課題來源、選題依據(jù)和背景情況、課題研究目的、理論意義和實際應用價值。

　　1、課題來源。

　　國家自然科學基金資助項目（60873199）。

　　2、選題依據(jù)。

　　無線傳感器網(wǎng)絡具有硬件資源（存儲能力、計算能力等）有限，電源容量有限，拓撲結構動態(tài)變化，節(jié)點眾多難于全面管理等特點，這些特點給理論研究人員和工程技術人員提出了大量具有挑戰(zhàn)性的研究課題，安全數(shù)據(jù)融合即為其一。雖然目前的研究已經(jīng)取得了一些成果，但仍然不能滿足應用的需求。無線傳感器網(wǎng)絡是以數(shù)據(jù)為中心的網(wǎng)絡，如何保證其數(shù)據(jù)融合的安全性還是一個有待解決的問題。基于此，提出了本課題的研究。

　　3、背景情況。

　　、計算技術和無線通信等技術的進步，推動了低功耗多功能傳感器的快速發(fā)展，使其在微小體積內能夠集成信息采集、數(shù)據(jù)處理和無線通信等多種功能。無線傳感器網(wǎng)絡就是由部署在監(jiān)測區(qū)域內大量的廉價微型傳感器節(jié)點組成，通過無線通信方式形成的一個多跳的自組織的網(wǎng)絡系統(tǒng)，其目的是協(xié)作地感知、采集和處理網(wǎng)絡覆蓋區(qū)域中感知對象的信息，并發(fā)送給數(shù)據(jù)處理中心或基站。傳感器網(wǎng)絡被廣泛的應用于軍事、環(huán)境監(jiān)測和預報、健康護理、智能家居、建筑物狀態(tài)監(jiān)控、復雜機械監(jiān)控、城市交通，以及機場、大型工業(yè)園區(qū)的安全監(jiān)測等領域。

　　傳感器網(wǎng)絡由大量傳感器節(jié)點組成，收集的信息量大，存在冗余數(shù)據(jù)。傳感器節(jié)點的計算能力、存儲能力、通信能量以及攜帶的能量都十分有限，數(shù)據(jù)融合就是針對冗余數(shù)據(jù)進行網(wǎng)內處理，減少數(shù)據(jù)傳輸量，是減少能耗地重要技術之一。傳感器網(wǎng)絡中，將路由技術與數(shù)據(jù)融合技術結合是一個重要的問題。數(shù)據(jù)融合可以減少數(shù)據(jù)量，減輕數(shù)據(jù)匯聚過程中的網(wǎng)絡擁塞，協(xié)助路由協(xié)議延長網(wǎng)絡的生存時間。因而可以數(shù)據(jù)為中心的路由技術中應用數(shù)據(jù)融合技術。在戰(zhàn)場等非可信環(huán)境或對可靠性要求非常高的環(huán)境中，數(shù)據(jù)融合也帶來了風險。例如，敵人可以俘獲節(jié)點獲取節(jié)點中的所有信息，從而完全控制節(jié)點的行為，偽造和篡改數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)網(wǎng)絡中的安全技術需要大量的存儲空間和計算量，不適合能量、計算能力、存儲空間都十分有限的傳感器網(wǎng)絡。因此必須設計適合傳感器網(wǎng)絡具有較強安全性的數(shù)據(jù)融合技術。

　　4、課題研究目的。

　　通過對無線傳感器網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)融合技術的研究，消除傳感器中存在的、大量冗余數(shù)據(jù)，有效節(jié)省傳感器節(jié)點能量消耗，延遲節(jié)點和網(wǎng)絡的工作壽命，在有節(jié)點被捕獲成為惡意節(jié)點情況下，及時檢測惡意節(jié)點，消除惡意節(jié)點發(fā)送的惡意數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)融合的不良影響，保障了傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合過程的可靠性，維護傳感器網(wǎng)絡的正常工作。

　　5、理論意義。

　　無線傳感器網(wǎng)絡安全技術的研究涵蓋了非常多的研究領域，安全數(shù)據(jù)融合技術是其中一個重要研究課題。本文把信任管理機制加入到傳感器網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)融合過程中，研究設計一種傳感器節(jié)點信任值的計算方法，有效識別節(jié)點狀態(tài)，實現(xiàn)可靠的數(shù)據(jù)融合。

　　6、實際應用價值。

　　對于工作在敵方環(huán)境中的無線傳感器網(wǎng)絡，傳感器節(jié)點容易被地方捕獲成為惡意節(jié)點，節(jié)點內存儲的密鑰等加密暴露，導致傳統(tǒng)的基于加密和認證的無線傳感器網(wǎng)絡安全措施失效，在這種情況下，本研究可以可以及時識別惡意節(jié)點，保證傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合的可靠性，有效減少網(wǎng)絡負載，延長網(wǎng)絡工作壽命。

　　二、文獻綜述

　　國內外研究現(xiàn)狀、發(fā)展動態(tài)；所閱文獻的查閱范圍及手段。

　　1、國內外研究現(xiàn)狀、發(fā)展動態(tài)。

　　傳感器網(wǎng)絡與眾不同的特點導致傳感器網(wǎng)絡與傳統(tǒng)網(wǎng)絡有極大不同。傳感器網(wǎng)絡的安全數(shù)據(jù)匯聚是要解決加密傳輸和數(shù)據(jù)匯聚的協(xié)調問題，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全處理和傳輸。傳統(tǒng)有線網(wǎng)絡和無線網(wǎng)絡的安全技術并不適用于傳感器網(wǎng)絡，這吸引了眾多研究人員研究適合傳感器網(wǎng)絡的安全技術，并且提出了許多適合傳感器網(wǎng)絡的安全技術。安全數(shù)據(jù)融合算法是WSN安全性研究的重要方面，一直以來受到研究人員的重視，并取得了一定的研究成果。目前已有的研究成果如下：

　　（1）PerrigA等人提出了一種有效的WSN數(shù)據(jù)加密方法和廣播認證方法，為WSN安全性研究作出了基礎性工作。

　�。�2）CAMH等人提出了一種基于模式碼的能量有效安全數(shù)據(jù)融合算法，算法用簇頭節(jié)點通過自定義的模式碼的選取來組織傳感器節(jié)的發(fā)送冗余數(shù)據(jù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，并且使用同態(tài)加密體重保證了數(shù)據(jù)在傳輸過程中的機密性。改方法對于每類數(shù)據(jù)類型需要保存和維護一個查找表，一旦查找表信息暴露，該安全方案將會失效。

　�。�3）PrzydatekB等人提出的基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計規(guī)律的數(shù)據(jù)融合算法，算法使用高效的抽樣和迭代的證明來保證有多個惡意節(jié)點發(fā)送錯誤數(shù)據(jù)的情況下，保證基站能夠判定查詢結果的準確性。但是該方法對于每種聚集函數(shù)都需要一個復雜的算法，為證明數(shù)據(jù)準確性，聚集節(jié)點需向基站發(fā)送大量參數(shù)，能量消耗太大。

　�。�4）MahimkarA等人研究在WSN中使用橢圓曲線密碼實現(xiàn)數(shù)據(jù)加密和安全數(shù)據(jù)融合。但是在傳感器節(jié)的十分有限的情況下，使用公鑰密碼體系使節(jié)點能量消耗更加迅速，縮短網(wǎng)絡的壽命。

　　WSN的信任管理是在WSN管理的基礎上提出的，主要研究對節(jié)點進行信任值評估，借助信任值增強WSN的安全性。傳統(tǒng)的基于密碼體系的安全機制，主要用來抵抗外部攻擊。假如節(jié)點被捕獲，節(jié)點存儲的密鑰信息將泄漏，使密碼體系失效。WSN信任管理作為密碼體系的補充可以有效的抵抗這種內部攻擊。將信任管理同WSN的安全構架相結合，可以全面提高WSN各項基礎支撐技術的安全性和可靠性。

　　近年來，WSN信任管理受到了越來越多的關注，取得了一定的研究成果。

　�。�1）Ganeriwal等人提出的RFSN是一個較為完整的WSN信任管理系統(tǒng)，該模型使用直接信息和堅決信息來更新節(jié)點的信譽，節(jié)點根據(jù)得到的信譽信息來選擇是否和其他節(jié)點合作�？梢越H由可信節(jié)點組成的網(wǎng)絡環(huán)境。

　�。�2）Garth等人中將信任管理用于簇頭選舉，采取冗余策略和挑戰(zhàn)應答手段，盡可能的保證選舉出的簇頭節(jié)點為可信節(jié)點。

　�。�3）Krasniewski提出了TIBFIT算法將信任用于WSN容錯系統(tǒng)，把信任度作為一個參數(shù)融入到數(shù)據(jù)融合的`過程中，提高對感知事件判斷的準確率，其提出的信任度計算方法比較的簡單。

　　無線傳感器網(wǎng)絡需要采取一定的措施來保證網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩�。就目前的研究來看，對無線傳感器網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)融合技術和信任管理機制都取得了一些研究成果，但是如何使用信任管理機制保證安全的數(shù)據(jù)融合的研究并不多見，許多問題還有待于進一步深入研究。

　　2、所閱文獻的查閱范圍及手段。

　　充分利用校內圖書館資源、網(wǎng)絡資源以及一些位于科技前沿的期刊學報。從對文獻的學習中掌握足夠的理論依據(jù)，獲得啟發(fā)以用于研究。

　　三、研究內容

　　1、研究構想與思路。

　　在本項目前期工作基礎上建立WSN三級簇結構模型，節(jié)點分為普通節(jié)點，數(shù)據(jù)融合節(jié)點（免疫節(jié)點），簇頭節(jié)點。在常規(guī)加密算法的基礎上完成節(jié)點身份認證，通過消息認證碼或數(shù)字水印技術保證傳感器節(jié)點傳送數(shù)據(jù)的真實性。上級節(jié)點保存下級節(jié)點的信任值，信任度的計算建立在傳送數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析之上。節(jié)點加入網(wǎng)絡后先初始化為一定的信任值，每輪數(shù)據(jù)發(fā)送時，接收節(jié)點收集數(shù)據(jù)后，量化數(shù)據(jù)的分布規(guī)律，主要包括單個節(jié)點歷史數(shù)據(jù)分布規(guī)律和節(jié)點間數(shù)據(jù)差異的分析，確定數(shù)據(jù)分布模型（如正態(tài)分布、beta分布等），建立計算模型以確定節(jié)點間的信任值。信任值確定后，數(shù)據(jù)融合節(jié)點將普通節(jié)點按照不同的信任度進行分類，選取可信節(jié)點傳送的數(shù)據(jù)按查詢命令進行數(shù)據(jù)融合，將結果傳送到簇頭。簇頭同樣計算融合節(jié)點的信任度，保證數(shù)據(jù)融合節(jié)點的可靠性，計算最終數(shù)據(jù)查詢結果，使用Josang信任模型給出結果的評價。各數(shù)據(jù)融合節(jié)點之間保持通信，通過對比數(shù)據(jù)的一致性確保簇頭節(jié)點的可靠。

　　2、主要研究內容。

　�。�1）設計有效的節(jié)點信任值計算方法，網(wǎng)絡工作一段時間后，所有正常節(jié)點具有較高信任度，異常節(jié)點具有較低信任度，可初步判定為惡意節(jié)點。

　�。�2）當融合節(jié)點或簇頭節(jié)點發(fā)生異常時能及時發(fā)現(xiàn)異常，并上報基站。

　�。�3）過濾異常數(shù)據(jù)和惡意數(shù)據(jù)，盡量減少因節(jié)點被捕獲而對感知數(shù)據(jù)結果造成的影響。

　　（4）計算最終數(shù)據(jù)融合結果并且對最終數(shù)據(jù)融合結果做出評價來反映該結果的的可靠程度，供基站參考。

　�。�5）進行算法的能量分析。

　　3、擬解決的關鍵技術。

　�。�1）建立WSN一個簇內數(shù)據(jù)傳送的三層簇結構模型，節(jié)點密集部署。

　�。�2）模擬工作過程中節(jié)點被捕獲成為惡意節(jié)點，惡意節(jié)點可能發(fā)送和真實數(shù)據(jù)差別較大的數(shù)據(jù)，也能發(fā)送和真實數(shù)據(jù)差別不大但會影響融合結果的數(shù)據(jù)。

　　（3）計算并更新傳感器節(jié)點的信任值，分析信任值的有效性。

　　（4）記錄各節(jié)點傳送數(shù)據(jù)值，并與實際值進行比較，分析融合數(shù)據(jù)的準確性。測試當有較多節(jié)點被捕獲時算法的工作效果。

　　4、擬采取的研究方法。

　　查閱國內外大量有關無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合技術和信任管理技術方面的文獻，分析當前無線傳感器網(wǎng)絡安全領域的發(fā)展現(xiàn)狀與未來。借鑒在該領域已經(jīng)取得的研究成果和經(jīng)驗，系統(tǒng)而深入的研究在無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合中使用信任管理機制的主要問題。通過對已有的安全數(shù)據(jù)融合技術進行總結和分析，結合無線傳感器網(wǎng)絡自身的特點，設計出一種基于信任管理的無線傳感器網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)融合算法。

　　5、技術路線。

　　本課題嘗試使用信任管理機制來保障在無線傳感器網(wǎng)絡中實現(xiàn)安全的數(shù)據(jù)融合，在現(xiàn)有的對無線傳感器網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)融合技術的研究基礎上，與信任管理技術相結合，期望能夠對傳感器網(wǎng)絡安全數(shù)據(jù)融合提出有效的解決方案。針對課題中的技術難點，通過查閱資料、向導師請教以及與項目組同學討論的形式來解決。

　　6、實施方案。

　　（1）在Windows平臺下使用omnet++進行仿真實驗。

　　（2）建立無線傳感器網(wǎng)絡一個簇內數(shù)據(jù)傳送的三層結構模型，節(jié)點密集部署。

　�。�3）模擬無線傳感器網(wǎng)絡受到攻擊時時的數(shù)據(jù)發(fā)送，根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計規(guī)律計算和更新節(jié)點信任值。

　　（4）把節(jié)點按信任值分類，檢測識別惡意節(jié)點。

　�。�5）根據(jù)節(jié)點信任值選擇有效數(shù)據(jù)完成數(shù)據(jù)融合。

　　7、可行性分析。

　�。�1）理論知識積累：通過廣泛閱讀無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合技術方面的文獻形成了一定量的理論知識儲備，為課題的研究奠定基礎。

　　（2）技術積累：熟悉OMNeT++網(wǎng)絡仿真軟件，具有一定的C++編程能力。

　�。�3）技術合作：研究過程中遇到難以解決的問題時，可以向指導老師請教解決問題的基本思路。對項目相關課題有疑問時，可以向項目組同學請教。對實驗平臺的建立及使用有疑問時，可以和項目組同學共同討論解決。

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