针对异常序列检测的非法入侵识别算法

发布时间：2018-06-12 01:04

  本文选题：入侵检测 + Wi-Fi技术　； 参考：《计算机工程与应用》2017年20期

【摘要】：针对非法入侵带来的室内安全隐患,聚焦于目前应用广泛的Wi-Fi技术,首次设计提出了一种通过学习合法用户的行为习惯,再进行异常序列检测进而甄别非法入侵者的识别算法。对收集到Wi-Fi信号的CSI特征值进行去噪和信号分段,使用隐马尔科夫模型对用户的行为建模。根据模型输出的概率不断调整判断的阈值,使学习训练的模型随着时间的推移越来越符合用户的行为特征。实验结果表明检测准确率可以达到93.4%,达到了实时准确检测的目的。
[Abstract]:Focusing on the widely used Wi-Fi technology, an algorithm for identifying illegal intruders by learning the behavior habits of legitimate users and detecting abnormal sequences is proposed for the first time. The CSI eigenvalues of Wi-Fi signals are de-noised and segmented, and the behavior of users is modeled by Hidden Markov Model (hmm). According to the probability of model output, the threshold of judgment is constantly adjusted, so that the model of learning and training is more and more consistent with the behavior characteristics of users with the passage of time. The experimental results show that the accuracy of detection can reach 93.4%, and the aim of real-time and accurate detection is achieved.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【基金】：山西省国际科技合作项目(No.2015081009) 教育部2012年高等学校博士学科点专项科研基金联合资助课题(No.20121402120020) 国家自然科学基金青年科学基金(No.61303207);国家自然科学基金面上项目(No.61572346,No.61572347)
【分类号】：TN92

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本文编号：2007516