本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)　切入點：安全　出處：《南京師大學(xué)報(自然科學(xué)版)》2014年01期

【摘要】：異常檢測技術(shù)能夠檢測到未知攻擊,對于保障無線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全具有重要意義.當前的異常檢測技術(shù)實時性差,誤報率高且計算量大,因此,無法直接應(yīng)用在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中.鑒于此,提出基于小波分析的實時無線傳感網(wǎng)異常檢測(Wavelet Analysis-Based Real-time Anomaly Detection,WARAD)算法.在整個檢測過程中,WARAD算法采用了逆向獲取實時網(wǎng)絡(luò)流量,然后通過對小尺度區(qū)間使用小波系數(shù)方差法計算Hurst值,從而提高異常檢測的實時性、準確率,并降低求解Hurst值的運算復(fù)雜度.最后,在MeshIDE平臺上實現(xiàn)了基于WARAD算法的異常檢測系統(tǒng),實驗結(jié)果表明此算法極大地提高了無線傳感網(wǎng)環(huán)境下異常檢測的實時性,并降低了異常檢測的誤報率和漏報率.
[Abstract]:Anomaly detection technology can detect unknown attacks, which is of great significance to ensure the security of wireless sensor networks. The current anomaly detection technology has poor real-time performance, high false alarm rate and large amount of calculation. It can not be directly applied in wireless sensor networks. In view of this, a wavelet Analysis-Based Real-time Anomaly detection algorithm based on wavelet analysis is proposed. In the whole detection process, the algorithm uses reverse acquisition of real-time network traffic. Then the wavelet coefficient variance method is used to calculate the Hurst value in the small scale interval, which improves the real-time and accuracy of anomaly detection, and reduces the computational complexity of solving the Hurst value. Finally, An anomaly detection system based on WARAD algorithm is implemented on MeshIDE platform. The experimental results show that the algorithm can greatly improve the real-time performance of anomaly detection in wireless sensor network environment, and reduce the false alarm rate and false alarm rate of anomaly detection.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)計算機科學(xué)與通信工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61202474、61103195) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20130528) 江蘇大學(xué)高級專業(yè)人才科研啟動基金項目(12JDG049) 江蘇大學(xué)本科生創(chuàng)新計劃項目(2012075)
【分類號】：TP212.9;TN915.08

【參考文獻】

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本文編號：1690628