基于多代理技术的入侵检测机制研究

本文针对传统入侵检测技术难以适应无线传感器网络的动态性和资源有限等特点的问题,将人工免疫原理和多代理技术相结合,提出了一种适用于分簇式无线传感器网络的入侵检测机制（IMAIDM）,给出了免疫Multi-Agent模型描述、Multi-Agent的功能定义以及相关算法.     

基于免疫原理的无线传感器网络Multi-Agent入侵检测研究

在分析免疫系统特性及其无线传感器网络Multi-Agent系统相似性的基础上,将生物免疫机理同入侵检测技术相结合,搭建了一个基于生物免疫原理的Multi-Agent入侵检测的无线传感器网络模型,并引入了疫苗提取与接种技术,增加了记忆免疫细胞的多样性,提高了系统检测率。针对分簇式无线传感器网络的特点,该模型采用分层结构组织各种Agent,不同层次的Agent分工与检测任务都不同,通过对仿真实验结果进行分析可以看出:该系统有利于降低节点的能耗,延长生命周期。     

WSN中基于免疫Multi-Agent的入侵检测机制

针对传统入侵检测技术难以适应无线传感器网络的动态性和资源有限等特点的问题,本文将人工免疫原理和Agent技术相结合,提出了一种适用于分簇式无线传感器网络的入侵检测机制(IMAIDM);给出了免疫Multi-Agent模型描述、多Agent的功能定义以及相关算法。实验表明,IMAIDM具有检测率高、自适应能力强、能耗低等特点。     

无线传感器网络入侵检测系统研究综述

目前,无线传感器网络在智能环境检测,灾难控制,战场侦察,安全监视方面取得了日益广泛的应用,引起人们日益关注,无线传感器网络的安全问题越来越显得重要。论文首先介绍了入侵及入侵检测,然后分析了无线传感器网络入侵检测系统及其分类,主要研究分析目前的无线传感器网络入侵检测技术及其各自的优缺点。最后提出了无线传感器网络入侵检测技术可能的发展方向。     

基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法

无线传感器网络能量有限、计算能力有限,传统网络中的入侵检测方法不适用于无线传感器网络。提出了一种基于核Fisher判别分析的无线传感器网络入侵检测算法,利用核Fisher判别分析对比传感器节点数据和已建立的入侵行为特征来判断是否存在入侵行为。理论分析和仿真实验表明,该方法能有效的检测入侵行为,并且具有低能耗、计算量小的特点,适用于计算能力有限、能量紧缺的无线传感器网络入侵检测。     

入侵检测技术在无线传感器网络中的应用与研究

入侵检测技术是网络安全技术中的一项重要防护技术,也是继防火墙之后的第二道防护技术,随着无线传感器网络的发展,已经将入侵检测技术应该到了无线传感器网络中.介绍了无线传感器网络和入侵检测技术,提出了一个入侵检测系统模型,并进行了总结分析.     

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。     

一种基于MA的无线传感器网络IDS模型研究

本文针对分簇式无线传感器网络的特点,将入侵检测技术与移动Agent技术相结合,提出一种基于MA的无线传感器网络入侵检测方案,采用多个Agent模块分布协作,运用一种基于聚类的入侵检测算法,从而达到提高无线传感器网络的安全性、可靠性,降低入侵检测能量消耗的目的。     

无线传感器网络安全概述

对无线传感器网络的概念、特征进行了简单的介绍,讨论了无线传感器网络特性所带来的安全问题及目前采取的安全机制。其次分析了无线传感器网络的安全目标及特性,并对网络中常见的攻击进行了介绍,最后研究了无线传感器网络目前主要采用的安全路由、密钥管理、身份认证以及入侵检测方面的安全策略,其中重点分析了无线传感器网络入侵检测特点及研究现状。     

一种蚁群优化的WSN分布式入侵检测模型

针对无线传感器网络中入侵者能在多个节点上移动并隐藏攻击源头的特点,提出了一种基于蚁群优化的无线传感器网络分布式入侵检测模型。分析了现有入侵检测对未知攻击检测率和误报率方面的不足,在此基础上提出了分布式入侵检测的体系结构,设计了基于蚁群优化的入侵检测算法。仿真实验表明提出的方案能够提高无线传感器网络对未知攻击的检测率和降低对正常网络流量的误报率,较好地解决了路由攻击、Sinkhole攻击问题,能够降低入侵检测的能耗。     

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.     

基于序列模型的无线传感网入侵检测系统

随着物联网(IoT)的快速发展，越来越多的IoT节点设备被部署，但伴随而来的安全问题也不可忽视。IoT的网络层节点设备主要通过无线传感网进行通信，其相较于互联网更开放也更容易受到拒绝服务等网络攻击。针对无线传感网面临的网络层安全问题，提出了一种基于序列模型的网络入侵检测系统，对网络层入侵进行检测和报警，具有较高的识别率以及较低的误报率。另外，针对无线传感网节点设备面临的节点主机设备的安全问题，在考虑节点开销的基础上，提出了一种基于简单序列模型的主机入侵检测系统。实验结果表明，针对无线传感网的网络层以及主机层的两个入侵检测系统的准确率都达到了99%以上，误报率在1%左右，达到了工业需求，这两个系统可以全面有效地保护无线传感网安全。     

An appraisal and design of a multi-agent system based cooperative wireless intrusion detection computational intelligence technique

The deployment of wireless sensor networks and mobile ad-hoc networks in applications such as emergency services, warfare and health monitoring poses the threat of various cyber hazards, intrusions and attacks as a consequence of these networks’ openness. Among the most significant research difficulties in such networks safety is intrusion detection, whose target is to distinguish between misuse and abnormal behavior so as to ensure secure, reliable network operations and services. Intrusion detection is best delivered by multi-agent system technologies and advanced computing techniques. To date, diverse soft computing and machine learning techniques in terms of computational intelligence have been utilized to create Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS), yet the literature does not report any state-of-the-art reviews investigating the performance and consequences of such techniques solving wireless environment intrusion recognition issues as they gain entry into cloud computing. The principal contribution of this paper is a review and categorization of existing IDPS schemes in terms of traditional artificial computational intelligence with a multi-agent support. The significance of the techniques and methodologies and their performance and limitations are additionally analyzed in this study, and the limitations are addressed as challenges to obtain a set of requirements for IDPS in establishing a collaborative-based wireless IDPS (Co-WIDPS) architectural design. It amalgamates a fuzzy reinforcement learning knowledge management by creating a far superior technological platform that is far more accurate in detecting attacks. In conclusion, we elaborate on several key future research topics with the potential to accelerate the progress and deployment of computational intelligence based Co-WIDPSs.