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针对无线传感器网络中无率码重编程协议现有安全方案开销过大的问题,提出一种分层Hash树(HHT)的认证方法,该方法由两层Merkle树组成,底层基于代码映像页构建多个小Hash树,并把这些树的树根聚合成根指纹以减小通信开销,然后以根指纹为叶子节点构造顶层Hash树以减小认证开销.对HHT方法的安全性进行证明,并应用该方法实现SReluge协议的页认证.实验结果表明:与Merkle树相比,HHT的认证开销有明显下降,同时降低了通信开销、构建开销和分发完成时间. 相似文献
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基于SGNN的报税欺诈检测 总被引:2,自引:0,他引:2
税收申报欺诈检测是税务机关税收征管和稽查中面临的一个重要问题。提出一种基于自生成神经网络(SGNN)的税收中报欺诈检测方法。首先用采样来的企业经营和财务数据训练好一个SGNN网络,然后用这个SGNN网络判断一个企业的报税额是否真实。实验结果说明所提方法是一种有效的方法:在31个测试样本中,检测精度达93.55%,比基于C5.0的方法高了近10个百分点,而训练时间只需0.1875s。 相似文献
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