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传统的机器学习算法在无线传感网络入侵行为检测中应用效果不理想,Recall(召全率)和F1-score(召全率与精准率的调和平均数)较低,针对现行方法存在的不足和缺陷,提出基于特征学习的无线传感网络入侵行为检测方法。利用时间戳马尔可夫模型对无线传感网络进行分段,实现对网络入侵数据局部特征编码,利用深度学习网络,学习网络入侵行为特征,对网络数据标签进行数值化和归一化处理,根据入侵特征对网络行为进行分类,识别检测入侵行为,以此实现基于特征学习的无线传感网络入侵行为检测。经实验证明,设计方法Recal在95%以上,F1-score在90%以上,检测精度较高,在无线传感网络入侵行为检测方面具有良好的应用前景。 相似文献
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文章提出了一种基于网络蜜罐的无线传感网络安全存储加密方法。其以存储数据的特征向量为基础,对数据进行分类,在上述基础上,利用网络蜜罐技术计算模型的数据量,构建数据加密模型,同时通过计算数据加密后编码的反函数,实现数据加密的过程。通过上述的设计,完成对无线传感网络安全存储加密方法的设计。在仿真实验中,和以往的无线传感网络安全存储加密方法相比,本文中设计的基于网络蜜罐的无线传感网络安全存储加密方法的密文相关性采用信息熵为7.9940,在进行数据加密时有更高的安全性。 相似文献
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为了实现无线传感器网络技术在油田的实际应用,提出了一种基于ZigBee通信协议和JN5139芯片为基础的设计理念以提高数据采集和传输的可靠性,完成无线传感技术的软硬件设计。本文以江苏刘陆油田为实践运用背景,对应用中的网络数据可靠性进行了理论分析和工程测试,实际应用表明,该系统具有操作简便、测试准确的特点,达到了设计要求。 相似文献
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无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSN)作为新兴的测控网络技术,是能够自主实现数据采集、融合和传输应用的智能网络应用系统。WSN因其巨大优势和广阔的应用前景引起各界的关注。开放的分布式架构给无线传感器网络的安全带来了很大的挑战。而安全是无线传感器网络可用的前提,针对这一问题,迫切需要设计出能有效检测出网络入侵攻击的入侵检测系统。文章对无线传感网络安全特性进行了深入分析和研究,提出一种基于流量的ARMA预测模型的入侵检测技术。该模型利用传感器节点信息的关系和特点,增加了网络的安全性,使得网络能灵活的适应无线传感器网络拓扑结构的变化。 相似文献
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无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSN)作为新兴的测控网络技术,是能够自主实现数据采集、融合和传输应用的智能网络应用系统.WSN因其巨大优势和广阔的应用前景引起各界的关注.开放的分布式架构给无线传感器网络的安全带来了很大的挑战.而安全是无线传感器网络可用的前提,针对这一问题,迫切需要设计出能有效检测出网络入侵攻击的入侵检测系统.文章对无线传感网络安全特性进行了深八分析和研究,提出一种基于流量的ARMA预测模型的入侵检测技术.该模型利用传感器节点信息的关系和特点,增加了网络的安全性,使得网络能灵活的适应无线传感器网络拓扑结构的变化. 相似文献
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