基于博弈的无线传感器网络入侵检测模型

无线传感器网络的广泛应用扩展了人们获取信息的能力,但是其固有的网络特点使得其更容易遭受网络攻击。现有的入侵检测系统通常只针对特定的攻击方式,对其他的攻击则无能为力。另外增加的能量消耗降低了网络的使用寿命。由此,以博弈论为理论基础,对无线传感器网络中的攻防过程进行分析,通过分析模型均衡解来论证执行入侵检测系统的必要性。针对网络入侵者攻击手段的多样性问题,对博弈模型进行深化改进,建立非合作完全信息静态博弈模型,通过分析模型的混合纳什均衡解,得出入侵检测系统的最佳防守策略,平衡了系统的能量消耗和检测效率。仿真实验结果表明,基于博弈的无线传感器网络入侵检测系统不仅能够有效地抵御多种网络攻击,而且降低了入侵检测系统所引起的能量消耗,延长了网络的使用寿命。     

无线传感器网络入侵检测的重复博弈建模研究

通过分析无线传感器网络节点影响网络可用性及其整体性能的自私行为,提出了一种无线传感器网络入侵检测的重复博弈模型,集中于检测和响应传感器节点的自私行为以加强网络节点的协作性能,利用节点与其邻居节点进行的重复博弈过程,广播节点的效用变化,即时检测出网络节点的自私行为。通过对网络节点的自私行为引入惩戒机制,从而大大降低了节点背离协作的可能性。仿真结果表明,对节点的自私行为实施惩戒机制,可以大大增强节点间相互协作,从而保证网络的连通性。     

无线传感器网络入侵检测研究

首先分析了无线传感器网络的主要特点;然后对无线传感器网络中的入侵检测方案进行分类论述,着重阐述了典型的入侵检测算法并作了详细的分析比较;最后对无线传感器网络中的入侵检测技术进行总结,并指出了一些亟待解决的问题。     

基于无线传感器网络的入侵检测系统设计

设计了具有磁场传感器的传感器网络硬件节点,从元器件选择到硬件电路设计均体现了无线传感器网络低功耗的特点,同时对磁场传感器的输出信号进行详细测试和深入分析。该节点可以对进入其监测区域的具有铁磁特性物质,如车辆、坦克和装甲车等目标实现有效检测并报警。针对传感器节点处理器和能量资源有限的特点,设计了简单有效的入侵检测算法,并在实验平台上验证了节点和算法设计的可行性和有效性。     

无线传感器网络入侵检测方案的研究

无线传感器网络计算能力、存储能力、电量供应十分有效,很容易遭受各种类型的攻击。该文提出了一种轻量、高效、灵活的分组入侵检测方案,整个传感器网络被划分成若干物理位置临近、具有相似观测结果的分组,组内各传感器节点同时观测其他节点的多个属性,以便精确地检测各种攻击行为。实验结果表明,与传感器网络中现有的入侵检测方案相比,该方案具有较低的误报率同时消耗更少的能量。     

攻防博弈驱动下的无线传感器网络病毒传播模型

传统的无线传感器网络（wireless sensor networks,WSN）病毒传播模型直接给定感染概率和恢复概率,没有对其取值的原因进行分析。从博弈论的角度对WSN中病毒传播的微观机理进行分析,建立了WSN的攻防博弈模型,求出了博弈模型的混合纳什均衡解,并根据博弈双方的混合纳什均衡策略确定节点的感染概率和治愈概率,从而建立了WSN的病毒传播模型。此外,还进一步使用元胞自动机的方法对WSN的病毒传播过程进行模拟,理论分析及计算机模拟揭示了病毒传播结果与博弈参数之间的关系,研究结果对制定抑制病毒传播的措施具有一定的指导意义。     

无线传感器网络中基于Sinkhole攻击的入侵检测系统研究

随着无线传感器网络应用范围的扩大、传感数据重要性的提高,其安全性也日益受到关注。Sinkhole是一种比较基础且常见的路由攻击类型,在该攻击中,攻击者通过声称到目的节点或基站具有高质量的路径吸引周围节点的数据流,严重破坏了网络的负载平衡。根据AODV协议中Sinkhole攻击方式特点,设计一个基于规范的分布式入侵检测系统,并对入侵检测系统的各功能模块进行详细的设计和分析。该系统通过本地数据监控模块提供的信息对节点的行为进行状态转换,判断节点是否发生异常行为,同时结合其他节点提供的信息最终确定攻击者。仿真结果和分析表明所设计的基于AODV路由协议的入侵检测系统具有良好性能,即使在有攻击出现的情况下,网络仍可以保持较高的传输率。     

基于演化博弈的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络中节点负载过重与能耗不均衡而出现网络能量空洞的问题，基于演化博弈理论建立一种簇头竞选的博弈模型，同时提出一种基于演化博弈的无线传感器网络最优成簇算法。运用节点的剩余能量、数据接收能耗和数据转发能耗设计簇头演化博弈的收益函数，并将最优发射功率控制机制应用于簇成员的选择，从而形成稳定连通的网络分簇结构。仿真实验表明该算法平衡了节点负载，从而均衡网络能量，有效改善网络中过早出现能量空洞的问题，进而延长了网络生存时间。     

无线传感器网络中基于博弈论的入侵检测系统

由于无线链路的开放性,节点生存周期有限,网络拓扑结构动态变化,传统的基于防火墙的安全策略作用有限,使得无线传感器网络（WSNs）存在严重的安全性问题。入侵检测系统IDS（Intrusion Detection System）作为一种主动防御方式,成为了当前研究的热点问题之一。论文针对目前IDS发展现状,采用基于博弈论的分析方法,建立可应对多目标、多攻击源和多攻击强度的IDS模型,使在对攻击的防御成功率和延长网络生存周期上都有所改进。     

基于多代理的无线传感器网络入侵检测系统研究

提出一种无线传感器网络入侵检测解决方案-MAIDS.针对分簇式无线传感器网络的特点,通过让节点和簇头分别执行不同检测任务,结合本地检测和联合检测,并采用多个代理模块分别实现数据收集、分析检测和入侵响应和代理管理的任务,以便使系统具有操作简单、易于扩展、能耗降低、安全性提高的特点.     

无线传感器网络中的sinkhole攻击检测

对sinkhole攻击进行了研究,提出了基于多点监测与回复信息的攻击检测方法。利用基站和节点间数据包的传输与确认,结合邻节点的监视机制对节点收发的数据包统计分析,检测sinkhole攻击。这种方法避免了复杂的加密算法与身份认证,与多路径安全机制相比有着更高的可靠性。对安全概率进行了理论分析,并进一步通过仿真实验对方法进行了验证。     

基于深度学习的无线传感器网络数据融合

在无线传感器网络数据融合算法中,BP神经网络被广泛用于节点数据的特征提取和分类。为了解决BP神经网络收敛慢,易陷入局部最优值且泛化能力差从而影响数据融合效果的问题,提出一种将深度学习技术和分簇协议相结合的数据融合算法SAESMDA。SAESMDA用基于层叠自动编码器(SAE)的深度学习模型SAESM取代BP神经网络,算法首先在汇聚节点训练SAESM并对网络分簇,接着各簇节点通过SAESM对采集数据进行特征提取,之后由簇首将分类融合后的特征发送至汇聚节点。仿真实验表明,和采用BP神经网络的BPNDA算法相比,SAESMDA在网络能耗大致相同的情况下具有更高的特征提取分类正确率。     

应用免疫原理的无线传感器网络入侵检测系统

为了提高无线传感器网络的安全性,将生物免疫原理应用到无线传感器网络安全问题中,设计了一个基于生物免疫原理的轻量级入侵检测系统。该系统主要完成检测器的生成和抗原检测,在检测器的生成过程中,通过离散r-连续位匹配算法简化否定选择算法;通过提取记忆免疫细胞疫苗对抗体进行接种,加快免疫算法的收敛性;通过聚类算法对记忆免疫细胞集合进行分类优化,提高了抗体的多样性。仿真实验表明,系统具有较好的检测率和较低的能耗。     

一种基于非合作博弈的无线传感器网络功率控制算法

提出了一种无线传感器网络中以容量最大化为目标的非合作博弈功率控制算法。通过效益函数来选择合适的发射功率,以保证网络连通性并缓解分组碰撞状况。而后给出了对该算法纳什均衡存在性和唯一性的证明。仿真结果表明:该算法可有效提高能量效率和网络容量。     

基于非合作博弈的无线传感器网络功率控制研究

如何提高能量的有效性是无线传感器网络（WSNs）设计的重要问题,针对WSNs在多媒体等业务中的应用,对基于码分多址（CDMA）通信方式的WSNs模型,提出一种基于非合作博弈的WSNs功率控制算法,并证明了该算法纳什均衡的存在性及唯一性.仿真结果表明,所提出的算法在设计时充分考虑了节点的剩余能量问题,因此能够很好地降低网络的总发射功率,有效地节约节点能量,延长网络的生命周期.     

基于DS证据理论的无线传感器网络MAC层安全研究*

研究了无线传感器网络MAC层安全问题,分析了现有无线传感器网络MAC层协议安全体系的不足之处,针对无线传感器网络遭到非法入侵的情况,提出了一个基于D-S证据理论的MAC层入侵检测机制。该机制利用碰撞率、数据包平均等待时间、RTS包到达率以及邻居节点的报警作为证据,对网络的状态进行实时的分析检测,根据网络的状态作出响应。该算法能够应用于现有的MAC协议如S-MAC、IEEE 802.15.4中,仿真结果表明,该算法能够较好地抵御针对MAC层的攻击,保证网络的安全运行。     

基于无线传感器网络的车辆检测识别算法研究

针对无线传感器网络(WSNs)的特点,利用车辆发出的声音信号,提出并研究了一种改进的信号检测算法,能够有效地从被噪声严重污染的声音信号中提取出车辆信号。使用小波包变换提取16维信号特征,支持向量机进行目标分类,得到单节点识别结果。提出了基于能量的全局决策融合算法,对多个节点做出的决策进行融合,得到网络的最终识别结果。为了评估算法,使用了来自DARPA SensIT实验中的真实数据,其中包含了履带车和重型卡车的大量声音信号。实验结果表明:该算法用于WSNs中的车辆识别方面是有效的。     

无线传感器网络中基于规范的入侵检测算法研究

为了解决无线传感器网络的安全问题,提出了一种基于规范的入侵检测算法。该算法根据概率论的有关理论,对邻域节点的单位时间特征量设定阈值,阈值的设定方法具有通用性,并且阈值自适应更新,符合传感节点性能随着时间发生变化的特点。将检测节点获得的单位时间特征量值与阈值进行对比来判断入侵。通过仿真实验验证了该算法优于其他基于规范的入侵检测方案,不仅能够满足高检测率低误报率的要求,还具有较好的能效性。