基于双参数比较的光网络多点带内串扰攻击定位算法

分析了光网络中带内串扰攻击的攻击源特点,提出了一种基于双参数比较的分布式多点带内串扰攻击定位算法,该算法通过同时比较节点本身检测到的光信噪比参数和信号功率参数以及直接上游节点检测到的对应参数来判断攻击源的位置。仿真结果表明,该算法能够实现对多点攻击情况下攻击源的快速准确定位。     

基于距离连通性规则的传感器网络安全定位算法

在存在恶意攻击存环境条件下，针对传感器网络中节点的自定位问题，提出一种基于距离和连通性校验的安全定位算法。通过对传感器网络中节点间的距离和连通性进行分析，获得节点间具有的基本关系并建立相应位置校验规则。从而确定并删除恶意攻击节点，进而重新利用定位算法进行定位。算法以MDS定位设计为参照，仿真结果表明，该算法对于节点随机部署均匀分布的静态传感器网络，通过选择合适的参数，对攻击点能够获得高于98％的探测率且误探测率低于6％。从而能有效地抵御虫孔、女巫、泛洪和注入错误位置数据等恶意攻击对MDS定位性能的影响，使节点定位系统在恶意攻击存在的条件下，仍能有效地确定节点位置。     

针对虫洞攻击的无线传感器网络安全定位方法

节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,是很多基于无线传感器网络的应用的基础。然而,无线传感器网络通常部署在无人值守的敌对环境中,攻击节点能够很容易地破坏网络中节点的定位过程。本文针对无线传感器网络中距离无关的定位技术,分析了虫洞攻击对DV-Hop定位过程的影响,提出了一种无线传感器网络中抵御虫洞攻击的DV-Hop安全定位方法。仿真结果表明所提出的安全定位方法能够有效降低虫洞攻击对DV-Hop定位过程的影响,验证了该方法的有效性。     

基于Hilbert填充曲线的海洋无线传感网源节点位置隐私保护方法

节点位置保护对于海洋无线传感器网络(MWSNs)至关重要,尤其是对于无人值守的环境。然而,由于大多数静态部署,传感器的能量、存储和通信能力的限制,MWSNs容易受到各种位置(和衍生)攻击的影响。该文从攻击和防御两个方面研究节点位置隐私保护问题。首先,针对两种重要节点(包括基站和源节点)提出了一种新的二相定位攻击,它可以在少量的本地无线传输监视中找到基站节点,反向跟踪源节点的位置。与现有方法不同,提出的攻击根据传输方向确定节点位置,从而突破现有的防御。然后,为了抵御这种攻击,该文设计了一种基于Hilbert填充曲线的传感器网络路由节点位置隐私保护方法(HLPS)。攻防理论分析与对抗实验表明,该方法能够保护目标节点的位置隐私,具有较小的通信和计算开销。     

一种新的无线传感器网络中异常节点检测定位算法

无线传感器网络中异常节点检测是确保网络数据准确性和可靠性的关键步骤。基于图信号处理理论,该文提出了一种新的无线传感器网络异常节点检测定位算法。新算法首先对网络建立图信号模型,然后基于节点域-图频域联合分析的方法,实现异常节点的检测和定位。具体而言,第1步是利用高通图滤波器提取网络信号的高频分量。第2步首先将网络划分为多个子图,然后筛选出子图输出信号的特定频率分量。第3步对筛选出的子图信号进行阈值判断从而定位疑似异常的子图中心节点。最后通过比较各子图的节点集合和疑似异常节点集合,检测并定位出网络中的异常节点。实验仿真表明,与已有的无线传感器网络中异常检测方法相比,新算法不仅有着较高的异常检测概率,而且异常节点的定位率也较高。     

实现位置及时间绑定的密钥分发——防御传感器网络节点复制攻击的新方法

提出了一种新的防御思路:通过使复制节点无法与邻居节点建立成对密钥的方式,来达到消除复制节点攻击威胁的目的,由此设计了一种基于多项式的成对密钥分发方法LTB(location and time binding).LTB把每个节点的密钥信息与其部署位置和时间信息绑定起来,使每个节点只能在其部署位置与邻居节点建立成对密钥.由于复制节点的部署位置不同于原捕获节点,因此LTB能够有效阻止其与邻居节点建立成对密钥.LTB相比现有各种周期性复制节点检测机制的优势是它彻底消除了复制节点攻击隐患而且协议开销更低,通信开销从O(pn3/2)下降到O(n),其中,p是检测周期数,n是网络节点个数.     

无线传感器网络中一种基于流量预测和相关系数的异常检测方法

几种典型的流量预测模型在无线传感器网络入侵检测系统中的应用进行了分析,结合相关系数,提出了一种异常入侵检测方法.根据WSN节点的预测流量序列和实际流量序列的相关系数变化来进行异常检测.实验结果表明了该方法的有效性,在攻击强度较弱时也具有较高的检测率.     

基于简化云与K/N投票的选择性转发攻击检测方法

针对无线传感器网络中恶意节点产生的选择性转发攻击行为,该文提出一种有效的攻击检测方法。该方法将简化云模型引入信任评估中,结合改进的K/N投票算法确定目标节点的信任值,将目标节点信任值与信任阈值比较,进行选择性转发攻击节点的判定。仿真结果表明,当信任阈值为0.8时,经过5个时间段后,该方法能够有效地检测出网络中的选择性转发攻击节点,具有较高的检测率和较低的误检率。     

激光红外技术下物联网异常节点状态监测研究

为了在海量物联网数据中准确监测异常节点状态,提高无线网络的安全性,提出激光红外技术下物联网异常节点状态监测方法。采用基于角度测量的激光红外定位方法判断出物联网异常节点的大概范围,将该区域作为采集区域展开异常节点特征数据采集和降维,通过奇异值分解对采集到的异常节点数据展开去噪处理,结合随机矩阵理论和平均谱半径判断节点的异常状态,以此实现对物联网异常节点状态监测。实验结果表明,所提方法的定位误差值最大仅为4.3%、监测时间在79.85 ms以下、丢包率低于0.22%,具有良好的监测能力。     

无线传感器网络中检测女巫攻击的节点定位方法

为了有效抵制女巫攻击,在攻击存在的情况下提高无线传感器网络节点的定位精度,分析、总结了女巫攻击所固有的薄弱环节,提出了基于接收功率验证的检测女巫攻击的节点安全定位方法。检测机制分为两步,首先检测节点通过比较接收功率,从所接收的全部信标节点中选择出距其距离相同的信标节点,列为可疑Sybil节点,然后通过邻居节点间的信息交互和距离验证,最终检测出攻击节点,利用去除了Sybil节点的信标节点集合实现定位。仿真实验显示,当存在攻击时,检测成功概率能达到95%以上,定位精度提高了9～11.64 m,表明该方法能有效检测女巫攻击,实现节点安全定位。     

Secure Localization Technology Based on Dynamic Trust Management in Wireless Sensor Networks

Wireless sensor networks have critical applications in various fields,and the algorithm of their se-cure localization has become a vital technology to support a network.In the light of the self-organization,random deployment and dynamic topology,the localization process is vulnerable to various kinds of malicious attacks.The model of dynamic trust management for a given node is proposed to deal with security concerns in wireless sensor networks.The trust computation is divided into three stages,which are the stage of trust initialization,trust establishment,and trust evolution.The initial value of a global trust relationship is established through a corresponding global trust relation graph in the initial stage of trust.The trust value of each node is calculated by the attribute value in the stage of trust establishment.In the evolution of trust,the iterative process of trust value is accelerated via the finite state machine.Compared with the existing wireless sensor networks,simulation results show that the proposed security localization technology method can resist many kinds of attacks with low communication and time consumption.     

无线传感器网络中的鲁棒区域定位算法

大多数传统的方法并不能处理一些影响定位算法性能的因素,如各向相异的投放环境,不精确的锚节点位置以及带误差的距离测量。该文提出一种鲁棒的区域定位算法,通过建立一个全局约束集来处理如上所述的影响因素。使用可行解区域投影方法计算每个节点的可行地理区域,将传感器节点的真实位置限定于该区域中,同时利用非凸约束计算其存在的内部空洞。此外为了提高该方法的实用性,提出了一种基于分簇的分布式迭代算法。仿真结果表明算法受地理环境,测量误差等因素的影响较小,能适用于传感器网络应用。     

信标节点漂移情况下的无线传感器网络节点定位机制

针对信标节点漂移情况下的节点定位问题,提出了一种分布式的信标节点漂移检测方法,采用节点自评分和协商机制,自动寻找可能发生了漂移的信标节点,同时针对大量信标节点发生漂移后的定位覆盖率下降问题,构建普通节点的定位可信度模型,并在定位盲区内使用一些较为可靠的普通节点作为临时信标节点进行定位。仿真实验表明,该算法在误检测、定位误差方面性能优于传统算法,具有较低的通信开销、较高的实用性和灵活性。     

一种基于电磁态势数据聚类的辐射源定位算法

辐射源定位是战场军事行动的重要基础。而复杂战场电磁环境下，难以建立有效的传播模型，同时在多辐射源的条件下传统的定位方法难以快速准确定位。针对上述问题，基于分布式电磁态势感知网络，提出了一种智能优化感知节点位置的辐射源定位方法，采用改进的布谷鸟搜索(Cuckoo Search)算法进行网络中感知节点位置寻优，再利用克里金插值(Kriging Interpolation)来实现电磁态势的感知，以及对电磁态势数据进行结合峰值密度聚类(Density Peaks Clustering, DPC)思想的K-means聚类从而实现辐射源定位。该方法能够在初始部署不理想的条件下调整感知位置，实现无先验信息的目标辐射定位。实验表明，所提方法在多目标复杂环境下，插值精度优于随机部署和普通布谷鸟优化感知位置的克里金插值，在感知区域为4 km×4 km,节点总数为40 000个，且感知节点占比1%的条件下，平均定位误差为47.28 m,具有一定的应用前景。     

防恶意干扰的VANET双群联合定位算法

传统的无线定位方法直接应用于车辆自组织网络(VANET)时,会被窃听方利用定位信息,从而导致严重的安全隐患.为此,提出基于Bancroft方法的双群组合定位算法,用于保障车辆自组织网络中车辆定位的安全性和准确性.算法利用两个群组的智能车辆节点分别进行定位,利用两组解分别反求伪距值,如果所获得的伪距值与经过节点钟差修正后的原始伪距值基本一致,则认为这一组解为最终的定位结果,从而保证了定位的正确性.同时,双群定位的信息分散性保证了系统整体的安全性.理论分析及算法仿真表明,双群联合定位算法可使窃听方的误码率稳定在较高水平.     

基于自适应巡视算法的工业物联网异常行为检测

针对当前物联网节点易受攻击的问题,提出一种基于自适应巡视算法的工业物联网异常行为检测方法。根据数据包完整性、数据包传输率和传输延迟等异常行为动态更新物联网节点信誉度,结合信誉阈值自适应调整巡视间隔。该方法能够实现低能耗、高效率的工业物联网安全防护,提升异常行为检测的自适应性。实验证明,该方法与传统LEACH-C机制相比,能更好降低网络能耗、延长节点生存时间,因此该方法具有一定的可用性。     

Monte Carlo localization for mobile wireless sensor networks

Localization is crucial to many applications in wireless sensor networks. In this article, we propose a range-free anchor-based localization algorithm for mobile wireless sensor networks that builds upon the Monte Carlo localization algorithm. We concentrate on improving the localization accuracy and efficiency by making better use of the information a sensor node gathers and by drawing the necessary location samples faster. To do so, we constrain the area from which samples are drawn by building a box that covers the region where anchors’ radio ranges overlap. This box is the region of the deployment area where the sensor node is localized. Simulation results show that localization accuracy is improved by a minimum of 4% and by a maximum of 73% (average 30%), for varying node speeds when considering nodes with knowledge of at least three anchors. The coverage is also strongly affected by speed and its improvement ranges from 3% to 55% (average 22%). Finally, the processing time is reduced by 93% for a similar localization accuracy.     

基于Agent的内网安全系统研究

针对目前分散式安全服务的种种弊端,通过将多Agent系统的多种特性引入网络安全系统,提出了一种基于网络拓扑结构感应能力以及行为自主性的多Agent融合方法的网络安全系统模型.以身份认证、访问控制、漏洞检测、安全审计等网络安全业务设计和实现了多种类型Agent,使网络安全系统提高了适应性能力等特征.通过自保护检测服务,确保Agent的安全通信及平台的顺利实施.该系统能有效地实施上述安全任务,提高网络安全;并能充分利用现有设备,实施廉价,可扩展性好.     

Efficient deployment quality analysis for intrusion detection in wireless sensor networks

The intrusion detection in a Wireless Sensor Network is defined as a mechanism to monitor and detect any intruder in a sensing area. The sensor deployment quality is a critical issue since it reflects the cost and detection capability of a wireless sensor network. The quality of deterministic deployment can be determined sufficiently by a rigorous analysis before the deployment. However, when random deployment is required, determining the deployment quality becomes challenging. In the intrusion detection application, it is necessary to define more precise measures of sensing range, transmission range, and node density that impact overall system performance. The major question is centred around the quality of intrusion detection in WSN, how we can guarantee that each point of the sensing area is covered by at least one sensor node, and what a sufficient condition to guarantee the network connectivity? In this paper, we propose an appropriate probabilistic model which provides the coverage and connectivity in k-sensing detection of a wireless sensor network. We have proved the capability of our approach using a geometric analysis and a probabilistic model.     

基于层次化的入侵检测模型研究

随着互联网络的广泛应用,网络信息量迅速增长,网络安全问题日趋突出,入侵检测已经成为网络安全的重要组成部分.针对传统的入侵检测模型所存在的已知系统漏洞或攻击方法的知识缺陷,分析了当前入侵检测系统所存在的诸多问题,提出了基于入侵检测策略的层次化入侵检测模型,该模型可以监视已知入侵和检测未知入侵,对网络入侵检测系统的设计有一定参考价值,对综合解决网络安全问题是一个有益的探索.