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基于危险理论的无线传感器网络入侵检测的一种新模型
基于危险理论的无线传感器网络入侵检测的一种新模型
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基于危险理论的无线传感器网络入侵检测的一种新模型
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基于危险理论的无线传感器网络入侵检测模型
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针对无线传感器网络入侵检测技术面临的挑战,利用了人工免疫技术的基本原理,提出一种基于危险理论的入侵检测模型。模型采用了分布式合作机制,与采用混杂模式监听获取全局知识的方法相比,在检测性能和能耗上都具有优势。仿真结果表明,相比于传统的单一阈值Watchdog算法和自我非我(SNS)模型,基于危险理论的检测模型能够提供较高的检测率和较低的误检率,并且有效降低了系统的能耗。
一种新型的无线传感器网络入侵检测方法
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无线传感器网络入侵检测研究
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通过分析无线传感器网络节点影响网络可用性及其整体性能的自私行为,提出了一种无线传感器网络入侵检测的重复博弈模型,集中于检测和响应传感器节点的自私行为以加强网络节点的协作性能,利用节点与其邻居节点进行的...
一种改进的基于树突细胞算法的无线传感器网络入侵检测系统
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本文利用一种基于危险理论的AIS入侵检测算法(即树突细胞算法(DCA))的优势,设计了一种用于WSN的分布式分层入侵检测模型。 另外,由于DCA在其树突状细胞(DC)评估机制和淋巴决定机制方面的缺陷,因此误报率很高...
论文研究-一种蚁群优化的WSN分布式入侵检测模型.pdf
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针对无线传感器网络中入侵者能在多个节点上移动并隐藏攻击源头的特点,提出了一种基于蚁群优化的无线传感器网络分布式入侵检测模型。分析了现有入侵检测对未知攻击检测率和误报率方面的不足,在此基础上提出了分布式...
论文研究-信任模型在无线传感器网络入侵检测中的应用.pdf
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提出一种利用Cluster state纠缠态实现的量子签名方案。该方案中用Cluster态作为量子信道,每一组量子比特串分别分发给消息拥有和签名者Alice、公证人TA、验签名者Bob。加载消息的方法是Alice在TA规定量子比特串序列...
无线传感器网络入侵检测系统方案
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摘要 无线传感器网络与传统网络存在较大差异,传统入侵检测技术不能有效地应用于无线传感器网络。文中分析了无线传感器网络面临的安全威胁;总结了现有的无线传感器网络入侵检测方案;在综合现有无线传感器网络入侵检测方法的基础上,提出了一种分等级的入侵检测系统,该入侵检测体系结构通过减少错报能检测到大多数的安全威胁。 随着传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术的迅速发展,无线传感器网络
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针对工业无线传感器网络的干扰攻击问题,采用一种基于统计过程控制理论控制图的入侵检测方法。选择数据包 投递失败率作为度量属性,计算出对应的控制图上下限,通过监视传感器节点的数据包投递失败率是否在控制图的上...
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多传感器融合技术在智能交通中的应用 智能交通系统(简称ITS),是未来几十年内交通系统的发展方向,它将计算机技术 、传感器技术、信息技术和通信技术等有效地集成并应用于交通信息管理系统中,并建 立起一种大范围...
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一种基于支持向量机的入侵检测模型
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:支持向量机(support vector machines)是一种建立在统计学习理论基础之上的机器学习方法。基于支持向量机在处理小 样本、高维数及泛化能力强等方面的优势,该文提出了一种根据结构风险最小化原则基于支持向量机的入侵检测系统,首先 简单介绍了入侵检测系统近来的发展状况和支持向量机的分类算法,然后给出以支持向量机分类算法为基础的入侵检测模 型,以系统调用执行迹进行仿真实验,详细讨论了该模
无线传感器网络中基于ELM 的混合入侵检测方案
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直接对生物序列进行频繁模式挖掘会产生很多冗余模式,闭合模式更能表达出序列的功能和结构。根据生物序列的特点,提出了基于相邻闭合频繁模式段的模式挖掘算法-JCPS。首先产生闭合相邻频繁模式段,然后对这些闭合频繁模式段进行组合,同时进行闭合检测,产生新的闭合频繁模式。通过对真实的蛋白质序列家族库的处理,证明该算法能有效处理生物序列数据。
基于人工免疫的网络入侵检测模型
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误警率高是当前许多入侵检测系统难以解决的难题,文章通过模拟引入生物免疫系统,抗体对入侵抗原的动态克隆扩增过程,将传统的入侵检测规则映射为生物抗体,网络数据包中包含的网络传输模式映射为生物抗原,通过抗体对抗原的识别与克隆扩增原理,判断网络入侵风险情况,以降低误报率。
一种基于免疫学理论的入侵检测系统
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描述了一种基于免疫学理论的入侵检测系统的体系结构,简要说明了系统的特点,介绍了免疫检测器的生成模型和生命周期。
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通过网络流量信息进行网络入侵检测可以在入侵者未察觉的情况下,检测可能的入侵行为,再搭配其他网络设备对可疑入侵进行阻断,可以保护用户或伺服主机的安全。危险理论作为入侵检测系统架构的核心技术,来提高网络入侵检测的性能。文中分析了基于网络入侵检测的理论基础,以及危险理论在网络入侵检测系统中的应用。
一种基于免疫的入侵检测关联报警模型
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在入侵检测系统Snort的基础上,结合网络实时危险评估技术,提出了一种基于免疫的网络入侵检测报警模型SAIM。给出了网络环境下记忆细胞的表示方法,以及记忆细胞实时危险计算过程,建立了主机分类及总体实时危险计算方程,在此基础上给出了网络入侵检测报警模型。理论分析和试验结果均表明,SAIM模型能有效进行关联报警,提高报警质量。
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