發(fā)布時間：2018-12-27 19:11

【摘要】：隨著傳感技術、無線網絡技術和其他新興技術的快速發(fā)展,無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network,WSN)已被廣泛應用。在軍事、醫(yī)療等應用中,對系統(tǒng)的安全性要求很高,需要非常完備的安全系統(tǒng)才能保證其安然運行。然而由于WSN本身傳感器節(jié)點資源有限、開放媒介等特性,使其容易遭受攻擊。而目前已有的傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng),如基于規(guī)則的異常檢測、基于誤用的入侵檢測等都不能直接應用于WSN的入侵檢測中去。所以,研究WSN中的入侵檢測有重大的現實意義。因為WSN系統(tǒng)檢測框架和異常檢測算法是WSN入侵檢測的兩個關鍵技術,因此,首先基于眾多的WSN入侵檢測框架提出我們自己的入侵檢測框架,模仿多代理的方法,僅在簇頭節(jié)點上部署采集模塊,因此將很大程度上節(jié)省節(jié)點能耗。對于檢測算法,我們采用基于蟻群的分類算法:Ant-Miner,該算法是最早的基于蟻群算法的分類模型。由于Ant-Miner算法具有很好的健壯性、魯棒性等特點,在解決大規(guī)模的數據分類問題上表現出了很大的潛力。本文在研究分析了原Ant-Miner算法的基礎上進行了以下兩個方面的改進,并用MATLAB對其分類性能進行了分析:針對信息素的揮發(fā),為了使其更接近真實情況,我們增添信息素揮發(fā)系數。而對于規(guī)則質量的反饋,在構建三條規(guī)則后對規(guī)則質量進行比較,選取規(guī)則質量較高的進行反饋,提高了檢測的準確性。針對死鎖問題,采用依次刪除導致死鎖的關聯極大但不能達到規(guī)則最小覆蓋樣本數(Min_Class_Per_Rule)的屬性節(jié)點,使規(guī)則的構建跳過此屬性節(jié)點轉而去選擇其他屬性節(jié)點。采用仿真工具NS2,在WSN的經典路由協(xié)議中實現了在黑洞攻擊下檢測框架及檢測算法的仿真,驗證了本文提出的檢測框架和算法的有效性。最后,本文總結了論文的主要工作,并對未來的工作進行了展望。
[Abstract]:With the rapid development of sensor technology, wireless network technology and other emerging technologies, wireless sensor network (Wireless Sensor Network,WSN) has been widely used. In military, medical and other applications, the security requirements of the system are very high, it needs a very complete security system to ensure its safe operation. However, WSN is vulnerable to attack due to its limited sensor node resources and open media. However, the existing traditional intrusion detection systems, such as rule-based anomaly detection and misuse based intrusion detection, can not be directly applied to WSN intrusion detection. Therefore, it is of great practical significance to study intrusion detection in WSN. Because WSN system detection framework and anomaly detection algorithm are two key technologies of WSN intrusion detection, firstly, based on many WSN intrusion detection frameworks, we propose our own intrusion detection framework, imitating multi-agent approach. Only the collection module is deployed on the cluster head node, so the energy consumption of the node will be greatly saved. For the detection algorithm, we adopt ant colony based classification algorithm: Ant-Miner, algorithm is the earliest classification model based on ant colony algorithm. Due to the good robustness and robustness of the Ant-Miner algorithm, it has great potential to solve the large-scale data classification problem. In this paper, based on the research and analysis of the original Ant-Miner algorithm, two improvements are made, and its classification performance is analyzed by MATLAB: aiming at the volatilization of pheromone, in order to make it closer to the real situation, We add a pheromone volatilization coefficient. For the feedback of rule quality, the quality of rules is compared after the construction of three rules, and the higher quality of rules is selected for feedback, which improves the accuracy of detection. In order to solve the deadlock problem, we remove the attribute node which has a great association but can not reach the minimum coverage sample number (Min_Class_Per_Rule) of the rule, so that the rule construction skips the attribute node and selects the other attribute node. The simulation tool NS2, is used to simulate the detection framework and detection algorithm under black hole attack in the classical routing protocol of WSN. The effectiveness of the proposed detection framework and algorithm is verified. Finally, this paper summarizes the main work of the paper, and prospects for future work.
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP212.9;TN915.08

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本文編號：2393486