基于投影寻踪模型的WSN入侵检测算法研究

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无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)作为一种新的无线网络在军事部署和商业应用等领域中得到广泛的应用,但由于WSN节点自身资源受限及部署在恶劣的环境中,使得网络极易受到攻击,因此WSN有效的安全防护措施是网络部署时必须解决的问题。入侵检测机制是WSN的一种有的防御手段,是指通过对网络内收集的节点的数据进行状态分析,从而有效捕捉恶意访问行为。传统网络中的入侵检测模型由于复杂度高和高能耗并不完全适合WSN,因此在资源受限的节点上设计检测精度较高的入侵检测系统是研究问题的关键。本文深入分析目前WSN面临的安全威胁,并归纳总结了国内外常见WSN入侵检测技术,从而设计实现新颖的WSN入侵检测机制。具体工作安排如下:首先,本文介绍了WSN发展与应用背景,并指出WSN中加入安全防御机制的重要意义,分析了WSN面临的安全问题与防御手段,总结了目前国内外WSN入侵检测机制的研究现状其次,提出将投影寻踪算法(Project Pursuit,PP)模型应用于WSN的入侵检测机制,利用PP模型对高维数据处理的优越性,有效的降低了计算的复杂度从而达到降低WSN能源消耗的目的。仿真实验结果表明:基于GA-PP算法的检测系统在提高实时性和突发性事件的分辨上具有更好的检测效果;最后,分析了传统遗传优化算法(Genetic Algorithm,GA)的不足之处,详细介绍一种源于国家竞争机制思想的新型优化算法—帝国主义竞争算法(Imperialist Competitive Algorithm,ICA),并总结出其较传统算法的优点。提出利用ICA算法优化PP模型,实验仿真表明采用ICA算法优化后的PP模型较传统的优化模型具有更高的检测效率,以及较低的网络能耗。
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