本文選題：WIFI　切入點：被動入侵檢測　出處：《合肥工業(yè)大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：被動入侵檢測技術(shù)克服了視頻和圖像檢測技術(shù)受環(huán)境條件限制的問題,且檢測目標無需攜帶無線收發(fā)裝置,在老年人監(jiān)護、安全監(jiān)控和節(jié)能等領域有著非常重要的研究價值和現(xiàn)實意義。隨著WIFI技術(shù)的不斷發(fā)展,WIFI技術(shù)以其傳輸速度快、成本較低和易于安裝等優(yōu)點,在家庭、辦公場所和公共地段得到廣泛地應用。利用WIFI進行被動入侵檢測,可以更加有效的使用現(xiàn)有無線網(wǎng)絡基礎設施,同時能解決傳統(tǒng)入侵檢測方法需要特殊硬件支持,以及檢測設備大部分時間處于閑置狀態(tài)的問題。本文所研究的基于WIFI的被動入侵檢測方法,主要采用現(xiàn)有WIFI環(huán)境中的無線信號實現(xiàn)被動入侵檢測。通過對接收信號強度(Received Signal Strength Indicator,簡稱RSSI)進行分析處理,提取能夠表征入侵行為的特征,并對其進行分類識別,達到被動入侵檢測和入侵行為識別的目的。主要內(nèi)容包括以下幾個方面：1.詳細分析了被動入侵檢測技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并闡述了基于WIFI的被動入侵檢測的研究意義。2.構(gòu)建了室內(nèi)實驗仿真環(huán)境,采集了入侵目標在檢測區(qū)域中站立和移動等行為下的RSSI數(shù)據(jù),分析了不同行為下的RSSI變化情況,并對該數(shù)據(jù)進行預處理,形成樣本特征集,根據(jù)提取的特征參數(shù),采用SVM識別入侵行為。3.為了建立高效的檢測模型,本文通過實驗對比分析了不同核函數(shù)對識別效果的影響,并借助WEKA工具的特征選擇功能對特征集進行了篩選。同時,利用網(wǎng)格搜索與交叉驗證結(jié)合的方法對松弛變量和核函數(shù)參數(shù)進行了選取,驗證了基于WIFI的被動入侵檢測方法的可行性和有效性。實驗結(jié)果表明該模型對入侵檢測和判斷入侵行為具有較好效果。
[Abstract]:Passive intrusion detection technology overcomes the problem that video and image detection technology is limited by environmental conditions, and detection targets do not need to carry wireless transceiver devices, monitoring in the elderly, With the development of WIFI technology, WiFi technology has many advantages such as high transmission speed, low cost and easy installation. The passive intrusion detection using WIFI can make use of the existing wireless network infrastructure more effectively, and can solve the traditional intrusion detection methods need special hardware support. The passive intrusion detection method based on WIFI is studied in this paper. The passive intrusion detection is mainly realized by wireless signals in the existing WIFI environment. By analyzing and processing received Signal Strength indicator (RSSI), the characteristics that can represent the intrusion behavior are extracted and classified. To achieve the purpose of passive intrusion detection and intrusion behavior recognition. The main contents include the following aspects: 1. The research status of passive intrusion detection technology at home and abroad is analyzed in detail. The research significance of passive intrusion detection based on WIFI is expounded. Secondly, the indoor simulation environment is constructed, and the RSSI data of the intrusion target under the behavior of standing and moving in the detection area are collected, and the RSSI changes under different behaviors are analyzed. The data is preprocessed to form the sample feature set. According to the extracted feature parameters, the intrusion behavior is identified by using SVM. 3. In order to establish an efficient detection model, the effect of different kernel functions on the recognition effect is compared and analyzed through experiments. The feature set is screened by the feature selection function of WEKA, and the relaxation variables and kernel function parameters are selected by combining grid search and cross-validation. The feasibility and effectiveness of the passive intrusion detection method based on WIFI are verified, and the experimental results show that the model has a good effect on intrusion detection and intrusion detection.
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN92

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本文編號：1580030