无线传感器网络中一种基于能效的入侵检测算法-3N算法研究

识别异常行为是无线传感器网络进行入侵检测的一项重要任务,当识别异常时应使网络的通信开销和能量消耗达到最小.文中提出了一种基于分簇的分布式异常检测算法-3N算法.首先对传感器的测量值进行分簇,再向其它节点传送分簇信息之前对簇进行融合.仿真结果表明,这种分布式方法与集中式方法的检测精度相当,但通信开销大大减少.     

WSNs多阶段入侵检测博弈最优策略研究

针对无线传感器网络中资源受限的入侵检测系统策略优化问题,该文提出一种多阶段动态入侵检测博弈模型。该模型利用贝叶斯规则修正下一阶段外部节点为恶意节点的后验概率,通过分析推导给出最易遭受攻击的节点集合。以建立的模型和节点集合为依据,求解了满足完美贝叶斯均衡条件的入侵检测最优策略。在此基础上,设计了入侵检测最优策略方案。仿真实验结果表明,该方案在提高簇形结构检测防御成功率方面有明显优势。     

WSNs中基于节点能耗特征的入侵检测模型研究

为了解决无线传感器网络中的拒绝服务攻击问题,利用传感器节点能耗特征,提出了基于能耗特征的无线传感器网络入侵检测模型。采用能耗检测的方式,利用马尔科夫模型为节点建立能耗预测模型,并且对节点能耗变化进行相关性检测,综合判断节点行为是否存在异常。仿真结果表明,该模型对节点的入侵行为具有较好的检测效果。     

能耗均衡的无线传感器网络的入侵检测机制

针对无线传感器网络中能量有限和安全问题,本文提出了一种基于能耗均衡的无线传感器的入侵检测机制.首先在无线传感器现有的分簇模型上划分若干Sector,然后在某些节点上部署IDS,提出入侵检测的算法,利用仿真验证了本文所提出的模型与算法,结果表明可使网络节点的能耗得到有效的降低,同时提高了检测错误数据和异常节点的准确率.     

WSN入侵检测系统ARMA预测模型分析研究

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。     

WSN入侵检测系统ARMAN测模型分析研究

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.     

基于感应数据值的无线传感器网络分簇算法

提出了一种无线传感器网络的分簇算法,用于协助基于簇的入侵检测方案检测网络中的各种恶意攻击行为.它将整个网络划分成若干个簇,使得簇内各传感器节点物理位置临近,并且采集的数据值接近.这一特性使得识别异常节点非常容易,并且保证入侵检测方案具有较高的检测精度和较低的误报率.该算法也使得网内数据处理变得异常简单,从而能够有效节省传感器节点的能量,延长网络的寿命.     

无线传感器网络中基于EBS的高效安全的群组密钥管理方案

为了保证无线传感器网络(WSN)群组通信的安全性,设计了一种基于EBS的群组密钥管理方案.提出方案首先通过合并链状簇和星型簇简化无线传感器网络的拓扑结构,然后通过增加网络被捕获时所需入侵节点的数量来防止攻击者通过少量共谋节点得到所有管理密钥,之后利用图染色算法对分配密钥组合的节点进行排序,并依据海明距离和EBS方法对网络中的传感器节点进行管理密钥分配.在此基础上给出了对传感器节点的加入和离开事件进行处理的方法.在有效性和性能分析阶段,首先通过2个实验分别对提出方案中共谋攻击的可能性和入侵节点数量对网络抵抗共谋攻击能力的影响进行分析,实验结果表明提出方案增强了WSN抵抗共谋攻击的能力;然后对提出方案和SHELL在加入事件和离开事件时的系统代价进行比较,结果表明提出方案所需的密钥更新消息数量和传感器节点存储量均小于SHELL方案.     

高效的攻击检测与数据融合算法

给出了一种高效的无线多媒体传感器网络攻击检测和数据融合算法EIDSART。该算法从节点的多元属性方面对节点行为特征进行界定,通过选择合适的邻居节点集合,可以运用于任意规模的多媒体传感器网络;另外,在经过精确检测攻击行为的情况下,对传感数据进行了融合,降低了网络通信开销。仿真结果表明,EIDSART在攻击检测精度和误报率等方面具有优势,并能得到精确的数据融合结果。     

基于能量和信任的传感器网络行为分析

无线传感器集数据采集、处理和通信于一体,被广泛应用于军事、地震等应急通信领域。但安全问题是无线传感器网络的关键问题之一,介绍一种基于能量和信任的网络行为分析算法,可用于对网络入侵节点进行检测和控制,仿真实验结果表明该算法能快速有效检测节点入侵,对于提高传感器网络的安全可信能力具有重要的理论意义和应用价值。