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.     

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。     

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。     

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。     

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Agent的无线传感器网络入侵检测系统

为了提高分簇无线传感器网络的安全性,设计了一个基于Agent的轻量级入侵检测系统.系统由监测Agent,检侧Agent,响应Agent和控制Agent等四个Agent组成,它们之间进行相互协作,共同完成检测任务.为了节省能量,簇头节点选取簇内具有高能量、高信誉度的节点作为巡查节点,在预设的时间片段中,巡查节点监测簇内节点通信行为,其他节点处于休眠状态;为了减小误检率,巡查节点检测出信誉度为零的恶意节点后,需要簇头节点对其进行二次诊断.仿真实验表明,系统具有良好的检测率和较低的能耗.     

无线传感器网络入侵检测系统模型

为了提高无线传感器网络的安全性,针对无线传感器网络的自身特性,设计了一种入侵检测系统模型.该模型按照聚类的方法,将区域划分成簇;在每个簇中选举簇头,簇头需定期轮换;采用基于相关向量机(RVM)的入侵检测方案.实验表明:所提出的模型与其它检测模型相比具有更高的平均检测率和更低的平均误检率,且具有低能耗的特点.     

基于PSO-RBF无线传感器网络入侵检测技术研究

针对无线传感器网络自身特性,提出了基于粒子群优化(PSO)径向基函数(RBF)神经网络的轻量级入侵检测方案,该方案结合PSO算法与RBF神经网络分别在全局搜索和局部搜索的优势,使用PSO优化RBF的中心、宽度及权值.仿真实验表明:基于PSO-RBF的入侵检测算法可以有效、可靠地运用于无线传感器入侵检测系统中.     

基于支持向量机的无线传感器网络的入侵检测系统

无线传感器网络入侵检测方法是目前的研究热点。在介绍支持向量机(SVM)原理、无线传感器网络的入侵类型以及不同类型所具有的数据特性的基础上,提出了一种基于SVM的无线传感器网络的入侵检测系统,该系统把网络拓扑分为簇成员、簇头和Sink三层结构,每层均能根据SVM的训练结果进行入侵检测的判断。实验结果表明:该检测系统具有较高的检测率和较低的能量消耗。     

基于CS-CPSO与SVM融合的WSNs入侵检测算法

为了提高基本粒子群优化(PSO)算法与支持向量机(SVM)融合的无线传感网络(WSNs)入侵检测算法的检测精度与收敛速度,提出了一种基于完全正弦映射混沌粒子群优化(cS-cPSO)算法与SVM融合的WSNs入侵检测算法(CS-CPSO-SVM).采用CS-CPSO算法优化SVM参数,不仅将正弦映射混沌搜索应用于粒子群算法中初始种群与局部最优解混沌扰动的产生,且将其用于惯性权重的优化以及随机常数和学习因子的产生,并用多个初始值分别迭代生成多条混沌轨道.以KDDCUP99数据集作为实验数据,经理论分析与仿真实验表明:该方法可以有效地检测入侵行为,并具有良好的检测精度与收敛速度.     

基于投影寻踪的无线传感器网络入侵检测模型

提出基于投影寻踪(PP)算法解决无线传感器网络入侵检测问题,利用PP算法将高维数据投影到低维数据空间,使得多特征属性的节点数据准确聚集.通过节点属性投影值的浮动来检测节点是否受到攻击.实验结果表明:基于PP的无线传感器网络入侵检测的方法在减少计算量,降低检测能耗的情况下,可以得到比传统的误差反向传播(BP)模型检测方法得到更好的检测效果.     

用于WSNs目标探测的传感模块设计

介绍了一种用于无线传感器网络（WSNs）中进行目标探测的传感器模块,描述了它的软硬件设计与数据处理的算法。该设计主要包括传感器单元、微处理器单元和射频通信单元。在传感器单元中对于外界目标的振动、声音和温度传感器信号进行了采集。在微处理器单元中使用数字信号处理对数据进行预处理并取得信号的特征值。在射频通信单元中将特征值通过WSNs传输到上位机。实验证明：该模块具有良好的稳定性和重复性,可以用于多种环境下的目标探测。     

一种无线传感器网络故障节点检测算法

提出一种无线传感器网络故障节点的检测方法,无需事件或模型假设,通过识别节点序列中违反排名的节点找到故障节点.算法对实际应用中的噪声环境和子序列估计问题分别提出了相应的解决方法.仿真实验表明:在不同的网络设置下,漏检率和误检率均较低,算法具有良好的性能.     

基于拓扑的WSNs边界节点检测算法设计

无线传感器网络(WSNs)边界的检测是传感器应用的一个基础问题.针对降低通信量和提高边界节点检测的准确性2个方面考虑,设计了一种改进的边界节点检测(ABRSN-TM)算法,该算法采用网络纬度线取代最短路径树用于检测网络中的洞结构;当网络中洞的个数比较多时,采用构造多个环分别包围网络中的单洞;同时引入环上节点动态替换方法,把环转换为网络的边界,从而降低交换数据量,提高边界节点检测的准确性与时效性.实验验证了该算法在识别准确率、检测速度等指标上的有效性.     

基于TinyOS的传感器网络节点物理层的设计与实现

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术。基于低功耗、短距离、RF收发芯片TR3000设计的无线通信硬件平台上,设计并实现了基于TinyOS的WSNs节点物理层,提供了无线分组收发、载波侦听以及休眠与唤醒的功能。测试结果表明:该方案具有较低的传输误码率,完全满足了设计需求。     

用于周界入侵报警的红外—超声波无线传感器网络节点设计

为了提高周界入侵探测的网络化、自动化水平,有效覆盖传统入侵探测的监控盲区,将无线传感器网络（WSNs）技术应用于周界入侵报警,设计了一种红外—超声波联合周界入侵报警节点和报警软件。节点采用热释电红外传感器与超声波传感器相结合的方式组成前端探测模块,并基于GAINz平台设计实现了无线通信和数字处理单元。通过实验室测试,传感器节点能够成功进行周界入侵报警,并有效消除误差,解决了单一传感器因自身缺陷而出现的漏报误报问题。     

一种基于时序信誉的WSNs恶意节点检测算法

大多数无线传感器网络(WSNs)部署在户外环境中,恶意节点对WSNs安全存在巨大威胁.信誉阈值模型在识别恶意节点这一领域有着不俗的表现,但随着攻击技术的升级,恶意节点变得更加隐秘而难以被发觉.经分析引入时序和相似度的概念对原有信誉阈值模型加以改进,由欧几里得度量和K-mediods算法可以有效地分辨这一类恶意节点.经仿真实验验证,对识别特征不明显的恶意节点改进后的算法效果十分显著.