本文關(guān)鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的入侵檢測技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)如今,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被應(yīng)用于很多特殊場景,如軍事、工業(yè)、環(huán)境檢測、醫(yī)療健康等。它由大量傳感器節(jié)點自組織形成,而這些節(jié)點自身資源的限制和應(yīng)用場景的不穩(wěn)定性等因素使得網(wǎng)絡(luò)很容易受到來自很多方面的安全威脅,為此安全已成為制約無線傳感器網(wǎng)絡(luò)正常工作的重要障礙。近年來,入侵檢測技術(shù)已經(jīng)成為保障無線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)鍵技術(shù),本文的主要研究內(nèi)容是網(wǎng)絡(luò)物理層攻擊的入侵檢測技術(shù),主要包括基于幾何思想、博弈論方法、數(shù)理統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)挖掘理論以及密鑰思想等幾種檢測方法。針對Sinkhole攻擊、蟲洞攻擊、拒絕服務(wù)攻擊和洪泛攻擊這幾種較為常見且危害性較大的惡意攻擊,提出了兩種新型入侵檢測機制:(1)發(fā)起Sinkhole攻擊的惡意節(jié)點通常在Sink節(jié)點附近,通過散播具有高能鏈路的虛假消息吸引鄰居節(jié)點及其周圍節(jié)點的數(shù)據(jù)包,形成一個較大的漩渦,利用該漩渦內(nèi)的數(shù)據(jù)流量明顯較大并且惡意節(jié)點數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)率較低的特征提出一種基于數(shù)據(jù)流量的檢測算法。此外利用蟲洞攻擊與Sinkhole攻擊的相似性,將該算法用于蟲洞攻擊的檢測,實驗證明該算法對這兩種攻擊的檢測都具有較高的檢測率,且計算復雜度較小,適用于多種無線傳感器模型,完成檢測需要消耗較少的能量,大大地延長了網(wǎng)絡(luò)壽命。(2)提出一種基于節(jié)點剩余能量的檢測協(xié)議,用來檢測Sinkhole攻擊、拒絕服務(wù)攻擊和洪泛攻擊,這三種惡意攻擊的攻擊者通常需要收發(fā)較多數(shù)量的數(shù)據(jù)包,導致能量消耗加快。該檢測機制定義了節(jié)點的剩余能量信任值和節(jié)點某種行為特征的率值,兩者加權(quán)得到節(jié)點的信任值,通過對節(jié)點信任值的不斷更新來檢測出惡意節(jié)點,仿真數(shù)據(jù)顯示,該算法對惡意節(jié)點的檢測率趨于97%,同時誤檢率低于10%,消耗的能量也明顯較少,是一種高性能的入侵檢測算法。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 安全問題 入侵檢測技術(shù) 攻擊檢測 數(shù)據(jù)流量 轉(zhuǎn)發(fā)率 剩余能量信任值
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP212.9;TN915.08
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號對照表10-11
• 縮略語對照表11-14
• 第一章 緒論14-22
• 1.1 研究背景及意義14-15
• 1.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)概述15-19
• 1.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和工作原理15-16
• 1.2.2 支撐技術(shù)16-18
• 1.2.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用18-19
• 1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)19-22
• 第二章 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的安全問題和入侵檢測技術(shù)22-34
• 2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點22-23
• 2.2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的安全需求23
• 2.3 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在的安全問題23-25
• 2.4 對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的入侵檢測技術(shù)研究25-34
• 2.4.1 入侵檢測技術(shù)的研究方向25-26
• 2.4.2 入侵檢測原理26
• 2.4.3 入侵檢測技術(shù)研究26-31
• 2.4.4 入侵檢測技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)31-34
• 第三章 利用數(shù)據(jù)包流量對Sinkhole攻擊的一種檢測機制34-46
• 3.1 引言及相關(guān)工作34-35
• 3.2 DFFR算法的基本思想35
• 3.3 利用DFFR算法對Sinkhole攻擊的檢測35-39
• 3.3.1 適用的WSNs模型35-36
• 3.3.2 監(jiān)測階段36-37
• 3.3.3 分析階段37-38
• 3.3.4 決策階段38-39
• 3.4 利用DFFR算法對蟲洞攻擊的檢測（DFSH算法）39-40
• 3.4.1 檢測原理39
• 3.4.2 檢測過程39-40
• 3.5 仿真結(jié)果40-46
• 3.5.1 仿真參數(shù)與場景分析40-41
• 3.5.2 結(jié)果分析41-46
• 第四章 基于信任值的一種入侵檢測算法46-56
• 4.1 引言及相關(guān)工作46-47
• 4.2 網(wǎng)絡(luò)基本模型47
• 4.3 對惡意攻擊的檢測機制47-51
• 4.3.1 相關(guān)定義47-48
• 4.3.2 入侵檢測算法IDTV的提出48
• 4.3.3 檢測惡意節(jié)點的步驟48-51
• 4.4 算法性能分析51-56
• 4.4.1 場景與仿真參數(shù)設(shè)置51
• 4.4.2 仿真結(jié)果和分析51-56
• 第五章 總結(jié)和展望56-58
• 5.1 論文總結(jié)56
• 5.2 展望56-58
• 參考文獻58-62
• 致謝62-64
• 作者簡介64-65

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