基于Bayes改进方法的WSN节点信任模型研究

摘要

近些年来，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）已被应用于诸多领域，基于WSNs的入侵检测仍旧是安全网络体系中的关键性技术。本文对基于节点行为的入侵检测信任模型进行了研究。提出了NTM-IBM模型，并对入侵节点的信任度进行计算。
　　首先，本文从 WSN入侵检测的重要性、特点和入侵检测系统产生误警原因这三个方面介绍了入侵检测在无线传感器网络中的应用；引出了本文的Bayes改进方法的信任度计算模型，并对模型指标进行评估。
　　其次，通过对Bayes方法的分析，本文将惩罚因子应用于Bayes改进方法中，改进了综合信任度的计算。考虑到无线传感器网络的拓扑多变、节点资源受限等特点，通过无线传感器网络数据采集软件获取的节点的样本信息，并进行信任度的计算。再对虫洞攻击、Hello洪泛攻击和在无攻击三种情况比较入侵的检测率与漏检率，并对NTM-IBM模型的这两种性能指标进行评估。
　　再次，应用NS2仿真软件对模型进行仿真，本文模型能很好地对节点的信任度进行计算，与RFSN模型、TCM-BE模型进行比较，NTM-IBM模型不但有相同的安全性，而且有较小的通讯计算量，节点的信任拟合度较高。
　　最后，对检测率与漏检率和能量消耗三种指标对模型进行评估，结果显示NTM-IBM模型能量消耗更低，检测率高和漏检率低，检测准确性高。该模型很好的解决异常节点或恶意节点的入侵情况。

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1 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究历程

1.3 本文的工作安排

2 入侵检测系统概述

2.1 入侵检测简介

2.2 入侵检测系统分类

2.3 入侵检测的技术方法

2.4 入侵检测系统的体系结构

2.5 本章小结

3 WSN数据采集软件设计及入侵检测分析

3.1 WSN数据采集软件系统设计

3.2 入侵检测在WSN中的应用

3.3 WSNs中节点行为入侵检测模型

3.4 检测模型评估

3.5 本章小结

4 WSNs节点信任度计算模型的研究

4.1 有关WSNs节点信任度的定义

4.2 基于Bayes改进方法的节点信任度模型

4.3 模型分析

4.4 本章小结

5 实验结果

5.1仿真平台简介

5.2仿真实验环境分析

5.3实验结果与分析

5.4本章小结

6 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

作者简历