无线传感器网络与安全

无线传感器网络与安全 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:国防工业
作者:周贤伟
出品人:
页数:190
译者:
出版时间:2007-6
价格:28.00元
装帧:
isbn号码:9787118051568
丛书系列:
图书标签:
  • WSN
  • 传感器网络
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  • 学术
  • 无线传感器网络
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  • 安全协议
  • 无线通信
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具体描述

本书从实用和科研的角度出发,比较全面、系统地介绍了无线传感器网络及相关安全技术的最新发展。

全书在组织结构上包括两大部分,共分11章:第1部分对无线传感器网络进行全面的概述,详细分析了其基本特点与应用环境、体系结构、路由协议、差错控制技术、时间同步和定位技术;第2部分介绍无线传感器网络安全问题,主要分析其安全目标和安全特性,解析面临的安全威胁,并描述相应的安全策略,包括无线传感器网络的安全认证技术、密钥管理方案和入侵检测机制。

本书内容翔实,深入浅出,覆盖面广,具有先进性、科学性和很高的实用价值,适合于高等院校计算机、通信、信息等专业师生和对无线传感器网络感兴趣的科研人员和工程技术人员参考。

《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 本书简介 随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)已成为计算机科学领域最活跃、最具挑战性的研究方向之一。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》系统梳理并深入剖析了当前深度学习技术如何驱动NLP领域实现跨越式发展的前沿方法、关键模型及其在实际场景中的复杂应用。我们摒弃对基础理论的冗余叙述,聚焦于近年来研究热点和产业界亟需解决的瓶颈问题,旨在为高年级本科生、研究生以及一线研发工程师提供一份兼具理论深度和实践指导意义的参考手册。 第一部分:深度学习基石与文本表征的革命 本部分首先回顾了深度学习在处理序列数据方面的核心优势,并重点阐述了如何将复杂的、高维的文本数据转化为机器可理解的有效数值表示。 第1章:从词嵌入到上下文感知表征 本章详细解析了传统词向量模型(如Word2Vec、GloVe)的局限性,并着重介绍了基于循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的早期上下文建模尝试。核心内容在于理解ELMo(Embeddings from Language Models)等深度上下文嵌入方法的构建原理,即如何利用双向LSTM捕捉单词在不同句子中的细微语义差异。我们深入探讨了这些表征如何显著提升下游任务的性能基准。 第2章:Transformer架构及其对NLP的颠覆 Transformer架构的提出是NLP发展史上的一个里程碑。本章将彻底解构Transformer的自注意力机制(Self-Attention),特别是多头注意力(Multi-Head Attention)如何实现并行化计算和捕获长距离依赖。我们细致分析了Encoder和Decoder堆叠的结构,并对比了其在处理序列到序列任务中相较于传统序列模型(如Seq2Seq+Attention)的效率和性能优势。 第3章:预训练语言模型(PLM)的崛起与微调范式 本部分是全书的基石。我们全面介绍以BERT为代表的双向编码器模型,探讨其掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)的预训练目标。随后,我们将讨论GPT系列(尤其是GPT-3/4的规模化效应)作为生成式预训练模型的特点。关键在于阐述“预训练-微调”(Pre-train and Fine-tune)范式的操作细节、参数效率,以及如何选择合适的微调策略(如Adapter Tuning, Prompt Tuning)来适应资源受限或领域特定的应用场景。 第二部分:前沿任务与复杂推理 在掌握了强大的表征基础后,本部分将深入NLP中几个最具挑战性的前沿应用场景,重点剖析如何利用深度模型解决复杂的人类语言理解和生成问题。 第4章:知识增强的语言模型与事实核查 随着语言模型规模的扩大,其“幻觉”(Hallucination)问题日益突出。本章关注如何将外部知识库(如知识图谱、维基百科)有效地融入到预训练和推理过程中。我们介绍知识增强的预训练方法(K-PLM),包括如何设计知识注入模块,并探讨这些模型在事实核查(Fact Verification)和知识密集型问答(Knowledge-Intensive QA)中的应用策略,确保模型输出的准确性和可解释性。 第5章:多模态与跨语言理解 现代NLP不再局限于纯文本。本章探讨了如何融合视觉、听觉等其他模态信息来深化文本理解。重点介绍视觉语言预训练(VLP)模型(如CLIP、VL-BERT)的联合嵌入空间构建技术。此外,我们还深入研究了零样本/少样本跨语言迁移学习,分析了如XLM-R等模型如何利用大规模多语言数据,实现低资源语言任务的性能提升。 第6章:对话系统中的情感、意图与连贯性 对话系统是检验NLP模型综合能力的关键战场。本章细致分析了构建高质量对话系统的技术栈:首先是多轮对话状态跟踪(DST),如何利用图神经网络或Transformer结构维护复杂的对话历史状态;其次是情感与意图识别的深度融合;最后,重点讨论了长程连贯性生成,特别是如何利用层次化解码策略和外部知识来生成既符合上下文逻辑又富有信息量的回复。 第三部分:模型效率、可信赖性与未来趋势 本部分关注如何将先进的模型部署到实际环境中,以及如何确保AI系统的安全与可靠性。 第7章:轻量化与高效推理技术 面对参数动辄数百亿的巨型模型,如何在边缘设备或低延迟要求的应用中实现部署是至关重要的问题。本章系统介绍模型压缩技术,包括知识蒸馏(Knowledge Distillation)、模型剪枝(Pruning)和低秩分解/量化(Quantization)。我们提供了不同压缩技术在精度损失与推理速度提升上的实证对比分析。 第8章:NLP模型的鲁棒性与对抗性防御 深度学习模型的脆弱性在安全领域引发担忧。本章专注于对抗性攻击(Adversarial Attacks)在NLP中的表现形式(如同义词替换、拼写干扰),并详细介绍对抗性训练(Adversarial Training)、梯度掩蔽等防御策略。同时,我们探讨了如何利用可解释性(XAI)技术(如Attention可视化、LIME/SHAP)来诊断模型决策过程中的偏见和不确定性。 结论与展望 本书最后总结了当前深度学习NLP研究的主要成就,并对未来的发展方向进行了预测,包括大模型治理、通用人工智能的语言基座构建,以及在科学发现和复杂决策支持中的应用潜力。 目标读者: 希望掌握主流深度学习NLP模型和前沿技术的研发工程师。 致力于自然语言理解、机器翻译、智能问答等方向的硕士和博士研究生。 对AI前沿技术驱动的文本分析感兴趣的技术管理者。

作者简介

周贤伟,四川成都邛崃市人,博士后。1986年毕业于西南师范大学获学士学位,1992年毕业于郑州大学获硕士学位,1999年毕业于西南交通大学获博士学位,2001年出站于北京交通大学信息与通信工程学科博士后科研流动站。国家自然科学基金委员会第十二届专家评审组成员,《电波科学学报》编委。

在IEEE Transactions on Consumer Electronics、《电子学报》等重要刊物发表学术论文50余篇,其中多篇被SCI和EI收录。主持并承担国家自然科学基金项目、国家“863”项目、军队预研项目、博士后科研基金、国家中小企业创新基金及企业项目:申请国家发明专利10余项;译著《OpenCable体系结构》1部。目前感兴趣的研究方向主要有认知无线电、下一代互联网和网络安全。

目录信息

第1章 无线传感器网络概述第2章 无线传感器网络体系结构第3章 无线传感器的路由协议第4章 无线传感器网络组播路由第5章 无线传感器网络差错控制第6章 无线传感器网络时间同步第7章 无线传感器网络的定位机制第8章 无线传感器网络的安全第9章 无线传感器网络的认证机制第10章 无线传感器网络的密钥管理第11章 无线传感器网络的入侵检测技术
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读后感

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用户评价

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**四** 坦白讲,这本书的内容,并非是那种能够让你立刻“技能点+10”的实操手册,它更像是一次关于“认知重塑”的旅程。我一直以为,谈论无线传感器网络的安全性,无非就是数据加密、身份验证、访问控制这些标准化的安全措施。但这本书,却从一个更宏观、更具哲学性的角度,来剖析这个问题。它没有直接给出“解决方案”,而是通过层层递进的场景分析,让你自己去发现“问题”。我印象最深的是,书中并没有直接说“X攻击有多危险”,而是通过一个又一个生动的“假想敌”,让你去思考“如果某个节点被控制,会有什么后果”,或者“如果某个关键通信链路被干扰,整个网络会怎样”。它甚至没有直接提及“黑客”这个词,而是用“恶意节点”或者“不怀好意的参与者”来代替,这种更具普遍性的描述,反而让我觉得,安全问题并非只是技术宅的专属,而是与整个系统的设计理念息息相关。它让我开始反思,我平时接触到的很多网络应用,在设计之初,是否充分考虑了“被滥用”的可能性。这本书带来的,不是具体的操作技巧,而是一种思维模式的转变,一种对事物“反面”的深度思考。

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**十** 当初选择这本书,完全是出于对“无线传感器网络”这一前沿领域的好奇,以及对其中“安全”问题的关注。我原本期待的是,能够从中获得一些关于如何构建高安全性网络、如何应对各种网络攻击的实用技巧。然而,打开书本,我才发现,这本书并没有走“技术手册”的路线。它没有给我列举各种加密算法、身份认证协议,也没有详细介绍各种攻击工具和防御手段。相反,它更像是一次关于“思维重塑”的引导。它通过描绘一系列贴近实际的应用场景,比如智能农业、环境监测、工业自动化等,来展示无线传感器网络在这些领域中的作用,以及在这些应用中,安全问题是如何“隐蔽”地存在的。它没有直接给出“解决方案”,而是通过引导读者去思考,当一个传感器节点出现“故障”,或者传输的信息被“误解”,会带来什么样的后果。它甚至没有直接提及“黑客”这个词,而是用“潜在的干扰”、“环境的变化”、“系统本身的脆弱性”来形容那些可能导致安全问题的因素。这种“抽丝剥茧”的叙事方式,让我深刻体会到,无线传感器网络的安全性,远不止于网络层面的技术防御,更在于对整个系统“运作逻辑”的理解,以及对“信息失真”和“决策错误”的预判。它没有给我“现成的工具”,但它给了我一种“看待问题”的全新视角。

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**二** 说实话,我之前对“安全”这个词的理解,大多停留在防火墙、加密算法这些比较硬核的层面。但这本书,却以一种非常“生活化”的方式,颠覆了我对网络安全的认知,尤其是当它触及无线传感器网络的时候。它没有上来就讲什么“SQL注入”、“DDoS攻击”,而是从一个更基础的层面切入,比如,当一个传感器监测到异常信号,它会将信息传递给哪个节点?这个传递过程中的数据,有没有可能被篡改?如果攻击者能够伪装成一个合法的传感器,它又能获得什么信息?它不是直接给出答案,而是通过描述一个又一个的“场景”,让你自己去想象和推演。我记得有一段,它提到了一个关于“假信号”的场景,模拟了一个不怀好意的节点,仅仅是通过发送一些细微的、看似无害的信号,就能干扰整个网络的正常工作。这个例子让我印象深刻,因为它表明,即使是微不足道的干扰,在数量庞大的传感器网络中,也可能被放大成致命的威胁。这本书让我明白,无线传感器网络的安全性,绝不仅仅是简单的技术对抗,更是一种对整个系统运作逻辑的深刻理解和对潜在漏洞的细致洞察。它让我意识到,很多时候,最有效的攻击,往往来自于对系统最“正常”行为的模仿和扰乱。我开始思考,在日常生活中,有哪些信息传递的方式,也存在类似的“伪装”和“干扰”的风险,只不过我们习以为常,未曾深究。

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**六** 我一直认为,对于“无线传感器网络”和“安全”这两个概念的理解,应该是比较静态的,无非就是数据的加密、节点的身份验证,以及一些简单的协议来保证通信的可靠性。然而,这本书彻底颠覆了我的固有认知。它没有给我罗列一大堆“必须掌握的安全协议”或者“高效的数据加密算法”。相反,它以一种极其“动态”和“情景化”的方式,让我去理解安全问题。我记得书中有一个章节,它并没有直接讲如何阻止“恶意攻击”,而是通过描绘一个“传感器节点失效”的场景,来引导读者思考,当一个关键节点失效后,整个网络的“信任链”会发生什么变化,以及其他节点该如何在这种“不确定性”中做出反应。它没有明确指出“攻击者”是谁,而是用“意外的干扰”、“环境的变化”、“节点的故障”等更具普遍性的词汇来形容那些可能导致安全问题的因素。这让我意识到,无线传感器网络的安全性,并非仅仅是防范外部的“黑客”,更是对系统自身“稳定性”和“鲁棒性”的挑战。它没有给我一套现成的“解决方案”,而是给我一种“思考框架”,让我能够从更深层次去理解,为什么这些网络会面临如此独特的安全难题。

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**七** 这本书带给我的,并非是那种“一看就懂、一用就灵”的速成秘籍,而是一种“沉浸式”的探索体验。我原本以为,关于“无线传感器网络与安全”,无非就是一些技术堆砌,比如数据加密、身份认证、访问控制之类的。但这本书,却以一种非常“接地气”的方式,从应用场景出发,让我逐步体会到问题的本质。它没有上来就抛出复杂的公式或者算法,而是通过描述一个又一个生动的“小故事”,来展现无线传感器网络在现实世界中的应用,以及在这些应用中,安全问题是如何“悄无声息”地出现的。我记得书中有一段,它描绘了一个关于“智能家居”的场景,并不是直接讲如何防止黑客入侵你的智能门锁,而是通过描述传感器如何监测室内环境、如何与家电联动,以及在这个过程中,如果一个本应监测温度的传感器,却被植入了“虚假信息”,导致空调错误地开启制热模式,或者灯光根据“不存在的访客”而自动亮起。这种看似微小的“信息干扰”,却可能带来意想不到的“不安全”感,让我对“安全”的定义有了全新的认识。它让我明白,无线传感器网络的安全性,不仅仅是抵御外部的威胁,更是对信息“真实性”和“准确性”的守护。

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**五** 拿到这本书的时候,我其实是抱着一种“学习实战技术”的心态去的。毕竟,书名里有“无线传感器网络”和“安全”这两个硬核的词汇,我自然而然地认为,里面会充斥着各种复杂的算法、协议,以及各种安全工具的使用指南。然而,当我翻开之后,我发现这本书的画风截然不同。它没有上来就堆砌技术名词,也没有直接给出“如何构建安全的传感器网络”的步骤。相反,它以一种非常“故事化”的方式,通过描述一系列贴近现实的应用场景,来引出无线传感器网络所面临的安全挑战。我记得书中有一段,描述了一个关于“城市交通监测”的案例,它并没有直接讲如何防止黑客攻击交通信号灯,而是通过描述传感器如何收集数据、如何将数据传递给中央控制系统,以及在这个过程中,可能出现哪些“意想不到”的故障,比如某个节点因为信号干扰而发送了错误的速度信息,或者某个节点因为电量耗尽而“失联”,导致整个交通流量预测出现偏差。它用这种方式,让我意识到,无线传感器网络的安全性,远不止于网络安全层面的防御,更在于对整个系统运作机制的理解和对潜在“失控”风险的预判。这本书没有给我具体的“工具”,但它给了我一种“看问题”的方式。

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**一** 拿到这本书,我原本以为能像以前读过的那些“速成”指南一样,迅速get到无线传感器网络的精髓,然后立马就能上手解决各种高难度安全问题。毕竟书名就这么直白,“无线传感器网络与安全”,听起来就涵盖了从基础原理到实战应用的全方位指导。然而,翻开第一页,我就知道这书不是那么回事。它没有给我什么“一键生成安全策略”的秘籍,也没有直接罗列一大堆“必须掌握的XXX工具”。相反,它像一个老朋友,娓娓道来,从无线传感器网络这个概念的起源讲起,一点点铺陈开来。它没有直接抛出技术名词,而是先勾勒出整个网络的应用场景,比如那些在偏远山区监测环境的传感器,那些在大型工厂里实时监控设备状态的节点,甚至是那些潜藏在城市地下管道里悄无声息工作的设备。通过这些生动的例子,我才慢慢体会到,原来无线传感器网络并非遥不可及的高科技,它早已渗透在我们生活的方方面面,扮演着至关重要的角色。接着,它开始探讨这些网络的“隐患”,不是直接点名攻击方式,而是通过分析其自身的特点,比如资源的稀缺性(功耗、计算能力、存储空间)、网络的脆弱性(通信不稳定、节点易丢失)等等,来引导读者思考,为什么这些网络会成为安全上的“软肋”。它没有直接给出答案,而是提出问题,让你跟着书的思路去寻找答案,去构建属于自己的理解框架。这种“润物细无声”的引导方式,反而让我感到新奇,也更加愿意去深入探究。我甚至开始反思,我平时对一些看似不起眼的技术,是不是也应该从更宏观的视角去审视它们的潜在风险。

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**八** 不得不说,这本书在“破除迷思”方面做得相当出色。我拿到它之前,对“无线传感器网络”和“安全”的理解,基本上停留在“大而全”的层面,认为只要部署了足够多的加密措施,就能高枕无忧。但这本书,却像一位经验丰富的向导,带领我深入到那些被我忽略的“细节”中去。它没有给我列举哪些是“绝对安全”的协议,也没有直接告诉我“如何构建一个坚不可摧的网络”。相反,它通过一系列的“反例”和“假设”,让我去思考,那些看似“正常”的网络行为,在什么条件下会演变成安全隐患。我记得书中有一个章节,它并没有直接讲“如何防止节点被攻击”,而是通过一个场景,假设一个节点“意外”地改变了自己的通信模式,然后让你去思考,这个“意外”背后可能隐藏着什么,以及其他节点该如何“识别”这种异常。它甚至没有使用“黑客”这个词,而是用“潜在的干扰源”来形容那些可能破坏网络安全的力量。这种“由小见大”的叙事方式,让我深刻体会到,无线传感器网络的安全性,并非是一个孤立的技术问题,而是与整个网络的“运作逻辑”、“信息流转”以及“节点间的协作”息息相关。它没有给我“标准答案”,而是给了我“探索问题的角度”。

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**九** 坦白说,我入手这本书,是抱着一种“快速掌握核心技术”的心态。毕竟,“无线传感器网络”和“安全”这两个词,听起来就充满了挑战性和实用性。然而,这本书并没有提供那种“一招制敌”的秘籍,也没有直接罗列各种“攻击手法”和“防御策略”。相反,它以一种更加“宏观”和“哲学”的视角,来探讨无线传感器网络的安全性。它没有直接给出“答案”,而是通过层层递进的场景分析,引导读者去“发现问题”。我印象最深的是,书中并没有直接讲“如何避免数据泄露”,而是通过一个关于“环境监测”的场景,来展示即使是看似无害的环境数据,如果被恶意篡改,也可能导致错误的决策,比如错误的农药喷洒,或者不必要的资源浪费。它甚至没有明确指出“谁是攻击者”,而是用“信息失真”、“信号干扰”、“节点失效”等更具普遍性的词汇来形容那些可能破坏网络安全的因素。这种“由表及里”的分析方式,让我意识到,无线传感器网络的安全性,不仅仅是关于网络层面的防御,更是关于整个系统“信息的可信度”和“决策的准确性”。它没有给我具体的“操作指南”,但它给了我一种“思考方向”。

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**三** 这本书带给我的最大感受,是一种“跳出思维定势”的启发。我一直以为,无线传感器网络的研究,无非就是提升传输速率、降低功耗、优化组网算法,然后顺带加点儿数据加密。但当我翻开这本书,它所探讨的“安全”,却远远超出了我的想象。它没有把重点放在如何“防守”,而是更多地引导我去理解“攻击”的可能性,并且不是那种我们平时熟悉的“黑客入侵”式的攻击。它让我思考,一个传感器节点本身的“身份认证”有多重要?如果一个节点被劫持,它会不会成为整个网络的“内鬼”?它也不会直接教你如何编写复杂的安全协议,而是通过分析网络拓扑结构、节点通信模式、数据流向等,来揭示潜在的安全隐患。我记得有一个章节,讨论的是“信任模型”,书中并没有直接给出“建立信任”的方法,而是通过一个假设,假设网络中的所有节点都不可信,然后让你去思考,在这种极端情况下,我们该如何设计一套能够保证基本通信和信息准确性的机制。这种“负向思考”的方式,反而让我对安全的本质有了更深刻的理解。它不仅仅是加固,更是预判和规避。它让我开始审视,我平时接触的那些看似“安全”的网络,是不是真的能够抵御那些“非传统”的攻击方式。

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