發(fā)布時間：2020-02-23 04:25

【摘要】：對互聯(lián)網(wǎng)中混合入侵信息節(jié)點的定位識別,能夠有效抵御混合入侵節(jié)點的惡意攻擊行為。對入侵信息節(jié)點的定位識別,需要通過類型相關(guān)節(jié)點屬性,生成節(jié)點分類器,完成對入侵信息節(jié)點的定位。傳統(tǒng)方法利用勢函數(shù)計算混合入侵信息抽取的節(jié)點位置值,對各入侵節(jié)點的位置信任度進(jìn)行綜合,但忽略了生成節(jié)點分類器,導(dǎo)致節(jié)點定位識別精度偏低。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,提出基于多元分類的混合入侵信息節(jié)點識別方法。該方法首先在信譽閾值判定模型的基礎(chǔ)上,引入第三方節(jié)點的間接可信度,將混合入侵信息中多種攻擊類型相應(yīng)的孤立點信任值進(jìn)行整合,組建全部參與混合入侵信息節(jié)點的樣本空間,生成節(jié)點分類器,在此基礎(chǔ)上對未知類型的混合入侵信息節(jié)點進(jìn)行分類。實驗結(jié)果表明,所提方法能夠準(zhǔn)確識別節(jié)點定位,且節(jié)點定位識別效率較高。
【圖文】：

圖1正常節(jié)點與節(jié)點定位信任值的比較度的改進(jìn)模型對混合入侵信息節(jié)點信任值影響的比較。圖2不同模型對惡意節(jié)點信任值影響比較分析圖2可知，引入第三方節(jié)點間接可信度后信譽模型經(jīng)過75s后信任值就降至0．1以下，低于信任閾值Thrc，說明所提方法可在較短周期內(nèi)就可以識別出節(jié)點定位，而傳統(tǒng)信譽閾值判定模型需要花費更多的周期才能識別出節(jié)點定位，由此說明所提方法識別效率較高。在進(jìn)行混合入侵信息節(jié)點定位識別過程中，信任閾值Thrc的選擇對識別結(jié)果由重要影響，Thrc值的選取通常由經(jīng)驗確定，分別將Thrc取值為5，10，15對所提識別方法進(jìn)行檢驗，以識別率(%)為選擇條件，最終確定Thrc值，如圖3所示。分析圖3可知，當(dāng)混合入侵信息信任閾值Thrc為10時，節(jié)點定位識別率較高。為了提高節(jié)點定位識別率，所提方法在信譽閾值判定模型的基礎(chǔ)上，引入第三方節(jié)點的間接可信度，將混合入侵信息中多種攻擊類型相應(yīng)的孤立點信任值進(jìn)行整合，結(jié)合曼哈頓度量識別出節(jié)點定位，使得提出的基于多元分類的混合入侵信息節(jié)點定位識別方法識別率較高。5結(jié)束語圖3不同信任閾值下節(jié)點定位識別率為了解決現(xiàn)有混合入侵信息識別方法漏報和誤報問題，在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，提出一種基于多元分類的混合入侵信息節(jié)點定位識別方法。實驗結(jié)果表明，所提方法能夠準(zhǔn)確識別節(jié)點定位，且節(jié)點定位識別效率較高。參考文獻(xiàn):［1］任建華，高立明．基于聚類的兩段式孤立點檢測算法［J］．計算機工程與應(yīng)用，2016，52(20):98－102．［2］王亞，等．基于模糊數(shù)學(xué)的MANET惡意節(jié)點識別［J］．計算機工程，2014，40(5):134－138．［3］張琳，尹娜，王汝傳．無線傳感網(wǎng)中基于DPAM－MD算法的惡意節(jié)點識別研究［J］．通信學(xué)報，2015，36(S1):53－59．［4］邢

圖1正常節(jié)點與節(jié)點定位信任值的比較度的改進(jìn)模型對混合入侵信息節(jié)點信任值影響的比較。圖2不同模型對惡意節(jié)點信任值影響比較分析圖2可知，引入第三方節(jié)點間接可信度后信譽模型經(jīng)過75s后信任值就降至0．1以下，低于信任閾值Thrc，說明所提方法可在較短周期內(nèi)就可以識別出節(jié)點定位，而傳統(tǒng)信譽閾值判定模型需要花費更多的周期才能識別出節(jié)點定位，由此說明所提方法識別效率較高。在進(jìn)行混合入侵信息節(jié)點定位識別過程中，信任閾值Thrc的選擇對識別結(jié)果由重要影響，Thrc值的選取通常由經(jīng)驗確定，分別將Thrc取值為5，10，15對所提識別方法進(jìn)行檢驗，以識別率(%)為選擇條件，最終確定Thrc值，如圖3所示。分析圖3可知，當(dāng)混合入侵信息信任閾值Thrc為10時，節(jié)點定位識別率較高。為了提高節(jié)點定位識別率，所提方法在信譽閾值判定模型的基礎(chǔ)上，引入第三方節(jié)點的間接可信度，將混合入侵信息中多種攻擊類型相應(yīng)的孤立點信任值進(jìn)行整合，結(jié)合曼哈頓度量識別出節(jié)點定位，使得提出的基于多元分類的混合入侵信息節(jié)點定位識別方法識別率較高。5結(jié)束語圖3不同信任閾值下節(jié)點定位識別率為了解決現(xiàn)有混合入侵信息識別方法漏報和誤報問題，在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，提出一種基于多元分類的混合入侵信息節(jié)點定位識別方法。實驗結(jié)果表明，所提方法能夠準(zhǔn)確識別節(jié)點定位，且節(jié)點定位識別效率較高。參考文獻(xiàn):［1］任建華，高立明．基于聚類的兩段式孤立點檢測算法［J］．計算機工程與應(yīng)用，2016，，52(20):98－102．［2］王亞，等．基于模糊數(shù)學(xué)的MANET惡意節(jié)點識別［J］．計算機工程，2014，40(5):134－138．［3］張琳，尹娜，王汝傳．無線傳感網(wǎng)中基于DPAM－MD算法的惡意節(jié)點識別研究［J］．通信學(xué)報，2015，36(S1):53－59．［4］邢

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本文編號：2582073