發(fā)布時(shí)間：2018-06-12 01:04

  本文選題：入侵檢測(cè) + Wi-Fi技術(shù)　； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年20期

【摘要】：針對(duì)非法入侵帶來(lái)的室內(nèi)安全隱患,聚焦于目前應(yīng)用廣泛的Wi-Fi技術(shù),首次設(shè)計(jì)提出了一種通過(guò)學(xué)習(xí)合法用戶的行為習(xí)慣,再進(jìn)行異常序列檢測(cè)進(jìn)而甄別非法入侵者的識(shí)別算法。對(duì)收集到Wi-Fi信號(hào)的CSI特征值進(jìn)行去噪和信號(hào)分段,使用隱馬爾科夫模型對(duì)用戶的行為建模。根據(jù)模型輸出的概率不斷調(diào)整判斷的閾值,使學(xué)習(xí)訓(xùn)練的模型隨著時(shí)間的推移越來(lái)越符合用戶的行為特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明檢測(cè)準(zhǔn)確率可以達(dá)到93.4%,達(dá)到了實(shí)時(shí)準(zhǔn)確檢測(cè)的目的。
[Abstract]:Focusing on the widely used Wi-Fi technology, an algorithm for identifying illegal intruders by learning the behavior habits of legitimate users and detecting abnormal sequences is proposed for the first time. The CSI eigenvalues of Wi-Fi signals are de-noised and segmented, and the behavior of users is modeled by Hidden Markov Model (hmm). According to the probability of model output, the threshold of judgment is constantly adjusted, so that the model of learning and training is more and more consistent with the behavior characteristics of users with the passage of time. The experimental results show that the accuracy of detection can reach 93.4%, and the aim of real-time and accurate detection is achieved.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：山西省國(guó)際科技合作項(xiàng)目(No.2015081009) 教育部2012年高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金聯(lián)合資助課題(No.20121402120020) 國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金(No.61303207);國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(No.61572346,No.61572347)
【分類號(hào)】：TN92

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本文編號(hào)：2007516