基于KSOM-PSO算法的无线传感器网络入侵检测研究

发布时间：2018-05-14 00:20

  本文选题：无线传感器网络 + 入侵检测机制　； 参考：《中国科技论文》2017年02期

【摘要】：针对无线传感器网络中的入侵检测机制对拒绝服务(denial of service,DoS)攻击检测精度不高的问题,提出了基于核自组织映射(kernel self-organizing map,KSOM)和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)聚类算法融合的KSOM-PSO神经网络算法作为无线传感器网络的检测机制。首先在传统SOM算法中引进核函数进行聚类;其次使用SOM聚类获得的获胜神经元权值对PSO粒子的初始位置初始化;最后在PSO算法中将传统的线性减小权值的方法改为非线性减小权值的方法,以提高PSO算法的全局搜索效率和局部搜索精度。实验结果表明,KSOM-PSO与传统的PSO聚类算法和SOM算法比较,检测精度有较大的提高,且收敛速度更快。
[Abstract]:Aiming at the problem that the intrusion detection mechanism in wireless sensor networks is not accurate enough to detect denial of service (dos) attacks, The KSOM-PSO neural network algorithm based on kernel self-organization mapping kernel self-organizing mapKSOM) and particle swarm optimization (PSO) clustering algorithm is proposed as the detection mechanism of wireless sensor networks. Firstly, the kernel function is introduced into the traditional SOM algorithm for clustering; secondly, the initial position of the PSO particle is initialized by using the weight value of the winning neuron obtained by the SOM clustering. In order to improve the global search efficiency and local search accuracy of PSO algorithm, the traditional linear weight reduction method is changed to nonlinear weight reduction method in PSO algorithm. The experimental results show that compared with the traditional PSO clustering algorithm and SOM algorithm, the detection accuracy of KSOM-PSO is much higher and the convergence rate is faster.
【作者单位】： 新疆大学信息科学与工程学院;新疆大学软件学院;新疆大学网络与信息技术中心;
【基金】：新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2014211B008)
【分类号】：TP212.9;TN915.08

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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