本文關鍵詞：無線Mesh網絡惡意節(jié)點檢測與屏蔽方法研究　出處：《中國民航大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 無線Mesh網絡 源節(jié)點消息 投票算法 檢測率 誤報率 黑名單

【摘要】：無線Mesh網絡(wireless Mesh network,WMN)是一種應用前景廣闊的自組織、自配置的無線多跳網絡。和傳統(tǒng)的無線網絡相比,無線Mesh網絡具有靈活性強、移動性高和可快速部署等優(yōu)點。由于無線Mesh網絡中的每個節(jié)點均可發(fā)送和接收數據,并可以與一個或多個對等節(jié)點直接通信,故極易受到內部惡意節(jié)點攻擊。現(xiàn)有的惡意節(jié)點檢測方法對無線Mesh網絡惡意節(jié)點檢測效率低,并且在檢測出惡意節(jié)點后,無法將其屏蔽。首先,本文論述了無線Mesh網絡基本結構和特點以及惡意節(jié)點檢測對于無線Mesh網絡安全的重要性,分析了兩種常用惡意節(jié)點檢測方法。其次,提出一種基于移動Ad-hoc網絡更優(yōu)方案(better approach to mobile Ad-hoc networking,BATMAN)路由協(xié)議的惡意節(jié)點檢測與屏蔽模型(malicious node detection and shield model based on BATMAN routing protocol,MNDSMB)。通過分析源節(jié)點消息生成丟包率等參數記錄路由變化,將參數和預測值(閾值)進行比較,在網絡節(jié)點上鎖定可疑節(jié)點,使用改進的K/N投票算法,讓所有節(jié)點參與判定可疑節(jié)點是否為惡意節(jié)點,并采用源節(jié)點列表更新方式將惡意節(jié)點身份標識號加入黑名單,實現(xiàn)對無線Mesh網絡中惡意節(jié)點的屏蔽。最后,實現(xiàn)了MNDSMB模型的惡意節(jié)點檢測模塊和屏蔽模塊。在仿真環(huán)境下進行檢測性能評估實驗,將MNDSMB的惡意節(jié)點檢測方法和常用惡意節(jié)點檢測方法進行檢測對比,實驗結果表明,MNDSMB具有較高的惡意節(jié)點檢測率和較低的誤報率。惡意節(jié)點屏蔽有效性實驗證明MNDSMB能夠有效屏蔽無線Mesh網絡中的惡意節(jié)點。
[Abstract]:The wireless Mesh network (wireless Mesh network, WMN) is a self organizing and self configuring wireless multi hop network with wide application prospects. Compared with the traditional wireless network, the wireless Mesh network has the advantages of strong flexibility, high mobility and rapid deployment. Because every node in wireless Mesh network can send and receive data, and can communicate directly with one or more peer nodes, it is vulnerable to internal malicious node attacks. The existing malicious node detection method has low detection efficiency for the wireless Mesh network malicious nodes, and can not shield the malicious nodes after detecting the malicious nodes. First of all, this paper discusses the basic structure and characteristics of wireless Mesh network and the importance of malicious node detection for wireless Mesh network security, and analyzes two commonly used malicious node detection methods. Secondly, a malicious node detection and screening model based on the better approach to mobile Ad-hoc Networking (BATMAN) routing protocol is proposed, which is called Ad-hoc malicious node detection detection, which is malicious, node and detection. Through the analysis of the source node generates a message loss rate parameter record route changes, parameters and predictive value (threshold) compared to lock the suspicious node in the network node, use the K/N algorithm to improve the voting, let all nodes participate in the determination of whether the node is suspicious and malicious nodes, the source node will update the list of malicious node identity on the blacklist, shielding of malicious nodes in wireless Mesh network. Finally, the malicious node detection module and shielding module of the MNDSMB model are implemented. In the simulation environment, the performance evaluation experiment is carried out. The MNDSMB malicious node detection method and the commonly used malicious node detection methods are compared. The experimental results show that MNDSMB has a high detection rate of malicious nodes and a low false positive rate. The shielding effectiveness experiment of malicious nodes proves that MNDSMB can effectively shield malicious nodes in wireless Mesh networks.
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN929.5

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 李小慶;袁一方;何冰;;成簇階段惡意節(jié)點識別與剔除模型研究及實現(xiàn)[J];電子設計工程;2011年11期

2 鄒寬城;歐陽園玲;牛春誠;鄒yN;;基于最大隸屬度原則的惡意節(jié)點檢測方法[J];長春工業(yè)大學學報(自然科學版);2012年05期

3 曾梅梅;蔣華;王鑫;;一種新的無線傳感器網絡惡意節(jié)點追蹤方法[J];傳感技術學報;2013年01期

4 蔣元曦;趙保華;;無線傳感器網絡路由協(xié)議中的惡意節(jié)點發(fā)現(xiàn)和定位機制[J];中國科學技術大學學報;2008年03期

5 崔慧;潘巨龍;閆丹丹;;無線傳感器網絡中基于信譽-投票機制的惡意節(jié)點檢測[J];中國計量學院學報;2013年04期

6 胡玲龍;潘巨龍;崔慧;;無線傳感器網絡中基于信譽的惡意節(jié)點檢測[J];中國計量學院學報;2012年01期

7 馮艷芬;米亮;;一種分層的基于節(jié)點信譽的惡意節(jié)點檢測方法[J];廣東通信技術;2013年03期

8 劉華博;崔建明;戴鴻君;;基于多元分類的無線傳感器網絡惡意節(jié)點檢測算法[J];傳感技術學報;2011年05期

9 張翼英;賀琳;;基于分簇算法的惡意節(jié)點的監(jiān)測與隔離機制[J];沈陽工程學院學報(自然科學版);2010年03期

10 劉麗梅;陸松年;;WSN中目標跟蹤時的惡意節(jié)點檢測[J];信息安全與通信保密;2011年04期

相關博士學位論文 前1條

1 章曙光;無線傳感器網絡虛假數據過濾及惡意節(jié)點定位問題研究[D];中國科學技術大學;2014年

相關碩士學位論文 前10條

1 陳淑曉;基于信任估計的惡意節(jié)點檢測策略[D];西安電子科技大學;2014年

2 謝晉陽;物聯(lián)網可信感知與識別關鍵技術研究[D];長沙理工大學;2014年

3 申亞亞;無線傳感器網絡惡意節(jié)點檢測研究[D];西安電子科技大學;2015年

4 李航;無線Mesh網絡惡意節(jié)點檢測與屏蔽方法研究[D];中國民航大學;2017年

5 付一峰;無線傳感器網絡應用中惡意節(jié)點檢測技術研究[D];華中科技大學;2009年

6 許金紅;無線傳感器網絡中惡意節(jié)點的檢測和定位策略研究[D];中南大學;2009年

7 盛燕;無線傳感器網絡惡意節(jié)點識別技術研究[D];哈爾濱工程大學;2008年

8 任宇龍;基于MapReduce云環(huán)境中惡意節(jié)點檢測技術的研究[D];北京郵電大學;2013年

9 林佩;移動Ad Hoc網絡中基于信譽機制的惡意節(jié)點識別方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2010年

10 崔慧;無線傳感器網絡中惡意節(jié)點檢測關鍵技術研究[D];中國計量學院;2014年

，

本文編號：1340964