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基于深度學(xué)習(xí)的WSNs入侵檢測技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2022-01-08 04:04
  隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSNs)在各個(gè)領(lǐng)域的快速發(fā)展,其安全問題成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。由于WSNs中的傳感器節(jié)點(diǎn)能量有限、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸吞吐量小、入侵檢測實(shí)時(shí)性差、準(zhǔn)確率低等缺點(diǎn),要實(shí)現(xiàn)WSNs的入侵檢測,首先要保證較低的網(wǎng)絡(luò)能耗和較長的生命周期。所以需要具體分析,設(shè)計(jì)符合WSNs特點(diǎn)的入侵檢測模型。首先,針對WSNs部署區(qū)域較廣、采集數(shù)據(jù)量較大的特點(diǎn),綜合考慮WSNs的節(jié)點(diǎn)特性、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、通信方式等方面,設(shè)計(jì)了一種可以快速有效的采集數(shù)據(jù)、便于管理、部署范圍廣的基于分簇式的WSNs入侵檢測方案。其次,針對WSNs入侵檢測過程中會增加節(jié)點(diǎn)能量消耗的問題,結(jié)合傳感器節(jié)點(diǎn)能量受限的特點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的C-FCM路由協(xié)議,以節(jié)省能量、保證入侵檢測算法的有效進(jìn)行。在傳統(tǒng)的C-FCM協(xié)議基礎(chǔ)上,改進(jìn)了簇頭個(gè)數(shù)選取、簇群劃分和簇頭選取算法以及數(shù)據(jù)傳輸策略。用Python軟件進(jìn)行仿真,與LEACH路由協(xié)議進(jìn)行對比,分別在分簇情況、存活節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)、簇頭節(jié)點(diǎn)能量消耗、網(wǎng)絡(luò)總能量消耗及數(shù)據(jù)傳輸量五個(gè)方面進(jìn)行分析,仿真結(jié)果證明了本文提出的路由協(xié)議很好的節(jié)省了WS... 

【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)】:88 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于深度學(xué)習(xí)的WSNs入侵檢測技術(shù)研究


LEACH協(xié)議分簇結(jié)果

分簇


因距離問題浪費(fèi)太多的能量;6 個(gè)簇群之間分布很不均衡,會嚴(yán)重影響整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生命周期。圖 3-7 為本文設(shè)計(jì)的改進(jìn) C-FCM 協(xié)議的分簇結(jié)果,每個(gè)簇分為不同的顏色,傳感器節(jié)點(diǎn)用圓圈來表示,簇頭節(jié)點(diǎn)用三角形來表示。通過與圖 3-6 進(jìn)行對比,可以明顯的看出,此協(xié)議在進(jìn)行分簇時(shí),網(wǎng)絡(luò)的傳感器節(jié)點(diǎn)的分布比較均衡,并且簇頭節(jié)點(diǎn)選取的較為合理,這是因?yàn)槠溥M(jìn)行分簇和簇頭選舉時(shí),不僅考慮了傳感器節(jié)點(diǎn)之間的距離問題,還考慮了剩余能量問題,這樣使 WSNs 的負(fù)載分布更加均衡?

節(jié)點(diǎn),分簇,頭節(jié)點(diǎn),剩余能量


簇頭節(jié)點(diǎn)用三角形來表示。通過與圖 議在進(jìn)行分簇時(shí),網(wǎng)絡(luò)的傳感器節(jié)點(diǎn)的分布合理,這是因?yàn)槠溥M(jìn)行分簇和簇頭選舉時(shí),題,還考慮了剩余能量問題,這樣使 WSNs點(diǎn)因數(shù)據(jù)傳輸問題,而導(dǎo)致能量消耗過快、大工作時(shí)間。個(gè)數(shù)

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]基于改進(jìn)蝙蝠算法的工業(yè)控制系統(tǒng)入侵檢測[J]. 李金樂,王華忠,陳冬青.  華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(05)
[4]基于混沌小生境狼群算法的高密度無線傳感器網(wǎng)絡(luò)高能效分簇方法[J]. 周杰,田敏,鐘福如.  甘肅科技. 2016(11)
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[6]基于優(yōu)化單類支持向量機(jī)的工業(yè)控制系統(tǒng)入侵檢測算法[J]. 尚文利,李琳,萬明,曾鵬.  信息與控制. 2015(06)
[7]基于SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法[J]. 楊永健,劉帥.  傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2013(12)
[8]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的研究[J]. 孔玉靜,侯鑫,華爾天,魏星鋒.  傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2013(02)
[9]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法[J]. 孫凌逸,黃先祥,蔡偉,夏梅尼.  傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2011(01)
[10]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合模型[J]. 俞黎陽,王能,張衛(wèi).  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2008(12)

碩士論文
[1]基于ELM的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測算法研究[D]. 黃思慧.吉林大學(xué) 2018
[2]基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的研究[D]. 康亞楠.杭州電子科技大學(xué) 2018



本文編號:3575858

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