新型無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全論文

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1建立入侵特征庫(kù)

該文將通過使用粗糙集理論來(lái)建立入侵特征庫(kù)，具有的特征包括了節(jié)點(diǎn)發(fā)送報(bào)文時(shí)的頻率、報(bào)文的長(zhǎng)度、報(bào)文的源地址、報(bào)文的目的地址以及不同類型的報(bào)文所占的比例等等。由于外形傳感器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)高度分散，而且負(fù)載也極為不均衡，所以在獲取實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)時(shí)一般會(huì)花費(fèi)較多的時(shí)間，而且獲得的樣本不夠完整和精確，數(shù)量也有限，但是使用粗糙集理論就能夠改善這些缺點(diǎn)，該文將利用這一理論來(lái)進(jìn)行無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全算法的研究。

2生物免疫原理的新型無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全算法分析

2.1算法描述

(1)在一個(gè)檢測(cè)周期內(nèi)收集節(jié)點(diǎn)獲取的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行提??；

(2)對(duì)獲取的數(shù)據(jù)集按屬性進(jìn)行整理，通過約簡(jiǎn)入侵檢測(cè)屬性，將冗余的入侵屬性去除；

(3)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行，如果運(yùn)行正常那么就在下一個(gè)檢測(cè)周期當(dāng)中再次進(jìn)行檢查，而如果運(yùn)行存在異常，那么就通過與特征庫(kù)中的數(shù)據(jù)相對(duì)照來(lái)查找是否存在異常特征，如果存在，那么就按照現(xiàn)有的方式進(jìn)行隔離、消除入侵的節(jié)點(diǎn)，如果特征庫(kù)中不存在該異常特征，就要對(duì)其進(jìn)行分類，并判斷BND（X）是否小于閾值T0或者為空集，如果不是，那么就使X=BND（X），重新進(jìn)行分類。

2.2分析檢測(cè)入侵的能力

通過仿真比較，基于生物免疫原理的新型無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全算法在使用前后的檢測(cè)情況如表1所示。從表1中可以看出，使用基于生物免疫原理的新型無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全算法之后，入侵的檢測(cè)率得到了明顯地提高，而且對(duì)于多數(shù)的網(wǎng)絡(luò)入侵都能夠進(jìn)行有效檢測(cè)，但是由于網(wǎng)絡(luò)入侵的方式、性質(zhì)包括環(huán)境都不盡相同，所以這種算法對(duì)于每一種攻擊檢測(cè)率的提高程度也不太一樣。比如對(duì)于普遍存在的Dos攻擊，該算法提高了對(duì)其的檢測(cè)率，但是由于受到了軟件、硬件、資源等多種因素的影響，在檢測(cè)時(shí)還是存在著一定的漏檢率和錯(cuò)檢率。而Sybil攻擊用現(xiàn)有的檢測(cè)方式較難在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中檢測(cè)出來(lái)，但是通過基于生物免疫原理的新型無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全算法，對(duì)信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)和決策，較好地控制了身份和節(jié)點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而有效地檢測(cè)出了Sybil攻擊，檢測(cè)效率有了明顯提升。

作者：劉云 單位：北京交通大學(xué)電子信息工程學(xué)院