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基于流量预测的WSN入侵检测系统的研究

发布时间:2017-05-10 13:19

  本文关键词:基于流量预测的WSN入侵检测系统的研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)可以大量部署在很多现有设备很难监控的地区,如山区、河道等,并且被运用在交通控制、地震监测、军事等很多重要领域。由于无线传感器网络不同于传统的无线网络,WSN节点本身能量、存储能力和处理能力非常有限,所以现在广泛运用在传统无线网络上的攻击检测方法不适用于无线传感器网络,故WSN的入侵检测的研究具有很高的价值。本文通过对无线传感器网络各种入侵检测方式和所受内部攻击类型的研究,提出了运用自回归滑动平均模型(Autoregressive Moving Average,ARMA)为基础的入侵检测机制。本文主要是针对数据采集型无线传感器网络,因为网络中的流量在正常情况下都是稳定输出的,当有攻击发生的时候流量的接受率会受到影响。该机制先运用ARMA模型对无线传感器网络的流量进行单步预测,然后通过预测到的流量计算得到流量的接受率(Packet Reception Rate,PRR)的范围,然后比较实际流量的接受率是否超过计算的流量接受范围来看是否有攻击发生。当超出范围时,说明有攻击发生,这时网络会做出相应的处理措施,如孤立该节点。相反,则没有攻击发生。本文首先通过实验验证了ARMA(2,1)模型对无线传感器网络节点的流量进行单步预测效果很好,基本符合实际的流量值。然后结合流量接收率范围的计算来验证该机制的可行性。最后通过和单独使用ARMA模型以及单独使用PRR这两种方式在准确检测率、误报警率方面的比较。从实验结果可以看出,本机制有具有更高的检测率和更低的误报警率。同时,通过实验验证在无攻击无检测、有攻击无检测和有攻击有检测三种情况下的网络平均能量消耗,可以看出当有攻击发生时,运用本检测机制可以有效的减少攻击对网络的能量消耗。
【关键词】:无线传感器网络 入侵检测 内部攻击 自回归滑动模型 流量接受率
【学位授予单位】:西华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP393.08;TP212.9;TN929.5
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 1 绪论8-17
  • 1.1 引言8
  • 1.2 无线传感器网络简介8-11
  • 1.3 无线传感器网络特性11-13
  • 1.4 选题背景与课题意义13-15
  • 1.4.1 无线传感器网络的安全问题13-14
  • 1.4.2 目前研究现状14-15
  • 1.4.3 研究目的和意义15
  • 1.5 研究内容和本文组织15-17
  • 2 无线传感器网络所面临的安全问题17-26
  • 2.1 无线传感器网络的安全隐患17-18
  • 2.2 目前无线传感器网络所面临的攻击类型18-22
  • 2.2.1 物理攻击18
  • 2.2.2 外部攻击18-19
  • 2.2.3 内部攻击19-22
  • 2.3 目前主要的内部攻击形式22-24
  • 2.4 本章小结24-26
  • 3 无线传感器网络攻击防御机制26-34
  • 3.1 预防技术26-28
  • 3.1.1 加密和解密26
  • 3.1.2 密钥管理26-27
  • 3.1.3 节点认证和安全组播27-28
  • 3.2 入侵检测技术28-31
  • 3.2.1 入侵检测概念28-30
  • 3.2.2 入侵检测技术的研究现状30-31
  • 3.3 入侵检测系统的研究方法31-33
  • 3.4 本章小结33-34
  • 4 基于流量预测的入侵检测系统34-44
  • 4.1 国内外基于流量特性的IDS的研究34-36
  • 4.2 流量预测模型的建立36-39
  • 4.2.1 流量模型的选取36-37
  • 4.2.2 平稳化数据序列37
  • 4.2.3 ARMA(2,1)模型的建立37-39
  • 4.3 流量接收率的计算39-44
  • 4.4 本章小结44
  • 5 实验设计与仿真44-54
  • 5.1 仿真工具44-47
  • 5.1.1 OMNET++简介45-46
  • 5.1.2 OMNET++结构46
  • 5.1.3 OMNET++语法46-47
  • 5.2 实验设计方法47
  • 5.3 实验仿真47-53
  • 5.3.1 仿真参数的设定47-49
  • 5.3.2 ARMA模型的验证49-50
  • 5.3.3 设计方案的验证50-53
  • 5.4 本章小结53-54
  • 6 总结和展望54-56
  • 6.1 总结54
  • 6.2 展望54-56
  • 参考文献56-59
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果59-60
  • 致谢60-61

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本文编号:354853

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