无线传感器网络中基于节点行为分类的恶意节点检测

摘要

无线传感器网络具有节点分布稠密、能量有限、节点计算能力和存储空间有限、容易遭受安全攻击等特点。面临的威胁不单是外部攻击者对网络发起的攻击,网络内部节点也有可能被捕获而成为恶意节点,进而恶意节点对网络内部造成破坏,如不及时地检测出网络内部恶意节点,将可能造成网络瘫痪。传统加密和认证技术无法有效抵御网络内部攻击,因此一个有效的入侵检测技术将成为网络防御的第二道防线。本文提出了一种组合的加权k近邻分类法的合作型入侵检测方案,同时考虑到网络的能量有效性又在入侵检测系统中加入IDS选择算法。最后,在仿真环境OMNET++4.1中,针对不同场景对系统各个指标进行实验仿真,得出较好的仿真实验数据并对结果进行了比较和分析。
　　本文主要工作如下:
　　1.对无线传感器网络节点的行为属性(如丢包率、转发率、数据包转发时延、位置匹配信息等)进行量化和建模,并对常见的几种网络攻击进行建模,建立一个合适的入侵检测模型。
　　2.设计并提出了组合的加权k近邻法恶意节点检测机制,先将采集到数据总样本进行随机产生属性子集,然后分别在各个训练子集上运行加权k近邻分类器;利用简单投票机制,最终对多个加权k近邻分类器的结果进行组合输出。
　　3.由于传感器节点携带的能量有限,如果在每个节点上都部署入侵检测模块(IDS),势必会导致网络生命周期的缩短,同时增加网络成本。为了尽可能减少需要部署入侵检测模块的节点的数量,又能保证网络中的所有节点可以被监测节点所覆盖,本文在入侵检测方案中加入了一个IDS选择算法,在网络内簇头节点部署IDS选择算法,然后进行IDS节点部署,通过实验验证可知,这样设计不但优化了IDS节点部署,同时达到了网络中传感器节点的能量消耗均衡,最终达到了延长整个无线传感器网络生命周期的效果。

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表清单

1 绪论

1.1研究背景

1.2无线传感器网络概述

1.3无线传感器网络安全简介

1.4研究内容和意义

1.5论文结构安排

2 无线传感器网络中的恶意节点检测

2.1节点分类与恶意节点威胁模型

2.2无线传感器网络的安全隐患

2.3无线传感器网络受到的攻击及现有解决方案

2.4无线传感器网络中恶意节点检测研究现状

2.5小结

3 无线传感器网络中基于节点行为分类的恶意节点检测机制

3.1相关知识

3.2基于节点行为分类的恶意节点检测机制

3.3实验仿真

3.4小结

4 无线传感器网络恶意节点检测机制的能耗改进

4.1能量重要性

4.2恶意节点检测机制中IDS选择算法

4.3能量有效的恶意节点机制实验

4.4小结

5 总结与展望

5.1总结

5.2展望

参考文献

作者简历