近年來,物聯(lián)網(wǎng)作為一種新興的技術(shù),逐漸受到人們的關(guān)注。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless20Sensor20Networks,WSN）作為物聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分,也隨著物聯(lián)網(wǎng)而飛速發(fā)展。然而,WSN相比于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)更為脆弱,面臨的安全問題也更多。所以針對(duì)WSN節(jié)點(diǎn)能量有限和計(jì)算能力有限的問題設(shè)計(jì)一個(gè)適合WSN的入侵檢測(cè)系統(tǒng)尤為重要。首先,在對(duì)WSN的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)進(jìn)行分析之后,總結(jié)WSN的安全問題,并根據(jù)WSN的特點(diǎn),分析WSN入侵檢測(cè)需求。針對(duì)WSN能量有限,動(dòng)態(tài)性強(qiáng)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)一種分層結(jié)構(gòu)的入侵檢測(cè)系統(tǒng),用來保證WSN的安全性。其次,為滿足WSN對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)節(jié)能性的需求,分析傳統(tǒng)的LEACH算法的不足,并在此基礎(chǔ)上加以改進(jìn),設(shè)計(jì)出基于遺傳算法的WSN分層路由協(xié)議。采用遺傳算法來進(jìn)行簇頭選擇,使簇頭的分布和能量更均衡,采用單跳和多跳結(jié)合的簇間傳輸策略,降低了簇頭節(jié)點(diǎn)消耗的能量。通過Python對(duì)該算法進(jìn)行仿真分析,并與LEACH算法進(jìn)行對(duì)比,證明了本文協(xié)議在網(wǎng)絡(luò)存活時(shí)間、網(wǎng)絡(luò)能量消耗、數(shù)據(jù)傳輸量和能量均衡性方面均優(yōu)于LEACH算法,證明了本文協(xié)議的優(yōu)越性。然后,為滿足WSN對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)自身... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 WSN路由協(xié)議研究現(xiàn)狀
        1.2.2 WSN入侵檢測(cè)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
第2章 WSN入侵檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.1 引言
    2.2 WSN入侵檢測(cè)需求分析
        2.2.1 WSN簡介
        2.2.2 WSN存在的安全問題
        2.2.3 WSN入侵檢測(cè)技術(shù)
        2.2.4 WSN入侵檢測(cè)需求
    2.3 WSN入侵檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        2.3.1 設(shè)計(jì)方案
        2.3.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于遺傳算法的WSN分層路由協(xié)議設(shè)計(jì)
    3.1 引言
    3.2 WSN路由協(xié)議概述
        3.2.1 路由協(xié)議特點(diǎn)
        3.2.2 路由協(xié)議分類
        3.2.3 LEACH協(xié)議
    3.3 基于遺傳算法的分層路由協(xié)議設(shè)計(jì)
        3.3.1 遺傳算法簡介
        3.3.2 能耗模型
        3.3.3 基于遺傳算法的分層路由協(xié)議
    3.4 仿真及結(jié)果分析
        3.4.1 仿真環(huán)境及參數(shù)設(shè)置
        3.4.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        3.4.3 結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于信任機(jī)制的安全路由協(xié)議設(shè)計(jì)
    4.1 引言
    4.2 信任機(jī)制
        4.2.1 信任機(jī)制框架
        4.2.2 貝葉斯信任模型
    4.3 信任評(píng)價(jià)模型
        4.3.1 直接信任計(jì)算
        4.3.2 間接信任計(jì)算
        4.3.3 綜合信任計(jì)算
    4.4 安全路由改進(jìn)策略
        4.4.1 準(zhǔn)備階段改進(jìn)
        4.4.2 簇頭選擇階段改進(jìn)
        4.4.3 簇間傳輸階段改進(jìn)
    4.5 仿真及結(jié)果分析
        4.5.1 信任評(píng)價(jià)模型仿真
        4.5.2 安全路由性能仿真
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于PELM的入侵檢測(cè)算法設(shè)計(jì)
    5.1 引言
    5.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)算法
        5.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        5.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    5.3 基于PELM算法的入侵檢測(cè)
        5.3.1 ELM算法
        5.3.2 PSO算法
        5.3.3 PELM算法
    5.4 仿真數(shù)據(jù)處理
        5.4.1 數(shù)據(jù)集簡介
        5.4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        5.4.3 基于PCA的特征提取算法
    5.5 仿真及結(jié)果分析
        5.5.1 仿真環(huán)境及參數(shù)設(shè)置
        5.5.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        5.5.3 仿真結(jié)果分析
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3178727