由于数据融合技术可以有效减少数据传输量，减少和避免冲突，因此被广泛应用于数据处理中。是，数据融合技术在降低开销的同时也带来了一系列隐藏的安全风险。
此，使用安全数据融合技术对于确保融合数据结果的安全性至关重要。先介绍了无线传感器网络中数据融合的相关概念和关键技术，然后基于SMART算法提出了一种改进的高效数据融合算法，最后提出了平台。NS2模拟表用于模拟其传输开销。
真结果表明，与SMART算法相比，本文提出的数据融合算法为EDAA，可以更有效地减少传输开销，节省节点能耗。线传感器网络（WSN）[1]是一个自组织无线网络，由部署在某些区域的一系列大量微型传感器组成。线传感器网络节点的电池容量，存储容量和计算能力非常有限，因此它们更容易受到攻击，也更容易受到安全威胁的攻击。于无线传感器网络的能量和资源有限，在实际应用中，应在数据传输之前尽可能多地处理数据，恒温阀芯以减少数据传输的次数或数据的大小，以及实现能源和资源的有效利用。据融合是一种简化的感知数据技术，可以解决此问题。据融合[2]是同时合并多个数据副本以获得更有效的数据以满足用户需求的过程。的是将多个传感器数据转换为单个值，然后通过数据融合进行传输，从而可以有效减少传感器节点与基站之间的通信负载，节省能源，提高带宽利用率并延长网络寿命。
是，由于使用了数据融合技术，基站接收的信息不再是原始传感器节点检测到的信息，并且因为数据融合技术使用了如果以明文形式进行数据传输，则传感器网络安全性的机密性要求网络中传输的节点必须了解机密性。息必须采用加密文本形式；网络安全的可用性要求基站在接收到传感器节点检测到的信息后，为原始信息提供认证机制。果，基于机密性和可用性的数据融合的安全性问题已成为人们高度关注的问题，并且一系列安全数据融合技术也应运而生[3]。
有的数据融合安全技术可以分为两种：基于机密性的数据融合方案[4]和基于完整性的数据融合方案[5]。文主要研究基于隐私的数据融合技术。据合并的机密性要求在整个传输过程中，节点传输的数据和聚合节点传输的聚合结果必须保持机密。
果，攻击者不能简单地通过按压或获取结来进行攻击。前基于隐私的数据融合技术主要分为基于逐跳加密的数据融合和基于端到端加密的数据融合。于无线传感器网络节点的资源有限，节能是我们主要关注的问题。此，基于对SMART模式的研究，我们提出了一种用于机密数据EDAA（高效数据聚合算法）的新型高效安全协议，该协议可以控制成本，同时确保安全性和效率。中国剩余定理的思想来划分数据。SMART算法采用的加法除法相比，该算法具有较少的安全过载，并且不再依赖于安全阈值所取的值。个数据合并树用于数据收集。就要求每个数据融合树的拓扑之间有很大的差异，融合树的顶点是不同的，必须保持一定的距离。SMART算法相比，EDAA算法可以通过窃取基站周围节点的数据融合结果来有效地减少冲突并降低攻击者的风险。旦初始化阶段完成，网络的每个节点将根据从基站接收的参数信息，确定其在t个数据融合树中的位置以及它自己的父节点和子节点。
后，进行t轮数据收集，每一轮，每个节点必须在不同的数据合并树上传输不同的数据。据收集完成后，网络根节点将把聚合的数据发送到基站。站接收到不同的数据后，首先使用密钥对数据包进行解密，然后使用中文剩余定理计算最终结果。
际上，这t个根节点之间的距离有时会很长，因此某些选定的根节点无法直接相互连接。这一点上，我们规定在这种情况下，根节点必须使用与基站共享的共享密钥分别加密，然后在加密后建立一条单独的路径，以将该加密数据发送到基站。EDAA算法使用t个不同的数据融合树进行数据传输。于t融合树的拓扑结构完全不同，每个节点在每个不同的融合树中扮演的角色不同，因此攻击者很难使用监视或节点拦截方法来获得结果。据融合。SMART算法要求节点最终通过相同的数据合并树将数据传输到基站。外，SMART算法使用TAG算法来构建数据融合树，从而使融合树的最终高级节点将集中在基站周围。样，攻击者将使用流量检测方法来了解基站的总体方向，然后将能够拦截基站周围的节点或数据传输，以获得最终的数据融合结果。本文中，EDAA算法使用多个合并树，并且顶点之间需要较长的距离，因此高级节点可以分布在整个网络中。
样可以减少拦截高级节点的可能性，因此它比SMART算法更灵活。是，在EDAA算法中，由于数据合并树使用节点模块进行操作，因此攻击者可以使用该模块来估计原始值。
种解决方案是增加阈值以减少模块。且在实践中，由于数据融合的结果发生了很大变化并且显着高于模块值，因此难以执行使用模块值来估计原始值的方法。法仿真与分析我们使用基于NS2的仿真平台来验证算法，并将其与SMART的性能进行比较。域部署范围定义为400 m×400 m，节点数为1，000，节点的通信半径为50 m。设安全阈值范围为2≤t≤7，则初始节点数据为1023（10位）至65，535（16位）。真结果如图2至4所示。图中的仿真结果表明，由于SMART算法和EDAA算法都使用多通道数据进行传输，因此网络配置相同，两者之间的基础开销基本相同，但EDAA算法优于SMART算法。输量较少。外，SMART算法的数据传输量由安全阈值t确定，但EDAA算法的数据传输量不直接与安全阈值t相关，因此EDAA算法在整体网络传输性能方面比SMART算法具有更好的性能。文介绍了无线传感器网络中数据融合的相关概念和关键技术，然后提出了一种基于SMART算法的改进的高效数据融合算法，最后使用NS2仿真平台进行了仿真。的一般传输成本。真结果表明，与SMART算法相比，本文提出的数据融合算法是EDAA可以更有效地减少传输开销并节省节点能耗。
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