基于一维卷积神经网络的WSN多攻击行为判别研究

来源 :网络空间安全 | 被引量 : 0次 | 上传用户：s574751142

【摘要】

：

无线传感器网络一般部署在户外等无人值守的环境中,容易被攻击者在物理上接近,因此更容易遭受攻击。当入侵者意图攻击信标节点而提供错误的位置信息给网络内其他节点时,对基于位置服务的无线传感网络是毁灭性的破坏,因此能够准确判别各类攻击对保障无线传感器网络(WSN)安全具有重要的意义。针对节点定位的攻击问题提出一种深度学习的WSN多攻击行为判别方法,主要识别重放攻击、干扰攻击和女巫攻击三种类型。该方法基于信

【作者】

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苗春雨李晖葛凯强吴鸣旦范渊

【机构】

：

杭州安恒信息技术股份有限公司,西安电子科技大学网络与信息安全学院

【出处】

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网络空间安全

【发表日期】

：

2020年07期

【关键词】

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WSN 深度学习攻击判别 CNN WSNdeep learningattackdiscriminationCNN

【基金项目】

：

国家自然科学基金通用联合基金项目(项目编号:U1836203)

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