基于分簇无线传感器网络入侵检测系统模型研究

随着无线传感器网络的快速发展,其安全问题也越来越突出.为了有效地检测或发现网络中面临的各种恶意攻击,并考虑到无线传感器网络能量有限的问题,设计了一种基于分簇结构的高效、节能的入侵监测模型.模型采用了簇内节点联合协作交换信息,簇头节点之间投票选举的思路来检测节点的异常行为是否为恶意攻击.仿真实验表明,该模型具有较高的检测精度,并且减少了网络中节点能量的消耗.     

基于近邻算法的无线传感器网络功率控制

针对因无线传感器网络节点部署的密集性和随机性造成单一、不变的发射功率无法满足无线传感器网络能量高效的要求,提出基于近邻算法的无线传感器网络功率控制算法(NNPC).该算法中Sink节点保存整个网络拓扑结构的信息,利用多近邻算法评估节点密度,确定最优通信距离.结合Friss自由空间模型和两线地面传播模型计算当前网络最优发射功率,Sink节点广播通知节点采用最优发射功率发送数据.如果节点没有接收到广播包,那么节点采用默认的最大发射功率.仿真结果表明,基于近邻算法的网络功率控制算法能提高整个无线传感器网络的生存时间,节省网络的平均能耗.     

基于无线传感器网络多栅栏覆盖的目标入侵方向检测研究

目前基于无线传感器网络的目标跟踪技术已经成为研究热点,在网络全覆盖模型下可以实现对目标的有效跟踪。如何通过较少的传感器节点检测出目标运动的轨迹或方向是一个亟待解决的问题。文章通过分析栅栏覆盖网络模型的结构特点,提出一种基于二元传感器节点的多目标入侵方向检测机制。它结合传感器网络覆盖控制算法和目标跟踪算法实现了对入侵者穿越传感器网络覆盖区域的方向性检测。可应用于边境线监控,停机坪监控等特殊区域。仿真实验结果表明该新网络覆盖监控模型,应用较少的传感器节点,实现了目标入侵的方向性检测,同时降低了网络的能量消耗。     

无标度的WSNs路由算法研究

针对无标度的拓扑特性,提出一种基于无标度的无线传感器网络路由算法。该路由算法从平均度分布和节点吸附性的角度出发,采用多路径的设计原则,建立一种无标度网络模型,利用该模型建立无线传感器网络拓扑,同时节点具有信息融合能力,提高数据的冗余可靠性,降低网络吞吐量,使网络能量均衡,延长网络生命周期。仿真结果表明,该路由算法与针对无线传感器网络的一些路由算法Flooding、LEACH和NBEERP相比,在节点度分布、可靠性和总体性能评价方面效果显著。     

ZigBee无线通信网络入侵探测节点倒追定位方法

ZigBee无线通信网络入侵探测节点定位时,受入侵信号和噪声信号的影响会导致定位误差大、定位时间长和定位能耗高等问题,提出ZigBee无线通信网络入侵探测节点倒追定位方法。采用小波包消噪方法去除入侵信号噪声;利用集合经验模态分解法分解去噪后的入侵信号,筛选入侵信号特征并获取其能量;构建无线传感器网络入侵检测模型,通过模型对入侵探测节点进行感知和倒追定位。实验结果表明,所提方法的定位误差最大值为15,定位时间最大值为26.7 s,定位能耗为40 J,具有较高的准确度和有效性。     

改进无线传感器网络路由算法

无线传感器网络是由能量有限的节点组成,高效节能的路由算法是无线传感器网络的基础。针对低功耗自适应分簇（LEACH）路由算法在选择簇首节点及通信过程中能量消耗大的不足问题,提出了一种改进的LEACH路由算法。引入节点剩余能量因素参与簇首节点的选择,有效地降低剩余能量较小的节点成为簇首的可能性,节点之间的数据传输采用单跳和多跳相结合的通信方式,也降低了传感器网络能耗。     

具有能量补给的无线传感器网络能量感知路由算法

为适应新能源条件下无线传感器网络的能量补给特点,根据节点自身能量起伏变化和能量补给的速率等特点,提出了一种考虑能量补给因素的无线传感器网络能量感知路由算法——PHEA.PHEA将传感器节点从周围环境中获取能量的因素考虑进路由算法中,并使用信息融合D-S证据理论算法选择下一跳节点,使得能量消耗能够平均分配到整个网络中.仿真结果表明,算法改善了能量补给因素条件下无线传感器网络中的能量消耗的均衡特性,延长了网络的生命周期,与经典能量感知路由算法EA相比,PHEA的性能高50%左右。     

基于分簇和定向扩散混合路由协议的研究

分簇算法是无线传感器网络路由算法研究的主要方向之一.为了解决无线传感器网络中网络节点能量负载不平衡的问题,提出基于分簇和定向扩散混合路由算法的方案.将传感器节点分簇,簇间通信采用定向扩散算法,充分考虑能量均衡的问题,从而实现整个网络的能量消耗更加均衡,最大限度地延长网络生命周期的目的.仿真表明,该混合算法能量均衡性更好,能提供更长的网络生命周期.     

一种基于节点信誉度的无线传感器网络信任模型

针对无线传感器网络节点存在不信任因素的问题,利用无线传感器网络节点的数据、带宽和能量建立信任模型,并将信任模型引入到无线传感器网络管理体系中,此时网络组建和节点各种行为都以信任度为依据.从模拟实验结果可以看出,该模型可以减少网络的丢包率,网络具有更高不信任行为检测率.     

改进的蚁群优化算法在无线传感器网络中的应用

针对无线传感器网络节点能量十分有限的特点,将蚁群优化算法应用到传感器网络的路由中,提出了一种改进的蚁群路由算法(IARA)。在考虑节点剩余能量、传输方向和节点距离等因素的基础上,对基本蚁群算法的概率选择公式和信息素更新公式进行了改进,实现了能量在整个传感器网络上的均衡消耗。仿真结果表明:该算法减少了传感器网络的能量消耗,并且使能量消耗更加均衡,从而提高了整个无线传感器网络的生存寿命。     

WSN路由节点优化分布设计的免疫克隆算法

对于无线传感器网络(WSN)路由节点的优化分布设计,人工免疫进化算法存在几何选择区域局限,为了缓解此问题,避免系统收敛于局部最优解,提出一种基于免疫克隆算子的设计方案。根据WSN节点覆盖原理,构建WSN路由节点自适应人工免疫分布模型,用免疫平衡机理计算染色体在每个节点部署网格中的信息浓度概率,采用克隆检测算法监测WSN网络中节点冗余浓度,以使每个WSN路由节点辐射信息素最大化,突破几何选择区域的限制,实现最优节点部署和覆盖。仿真实验表明,新算法能提高网络连通性和节点利用率。     

基于蚁群优化的WSN网络数据融合算法

为了减少WSN网络中数据传输量、优化无线传输距离,提出了一种基于蚁群优化的WSN网络数据融合算法.该算法构造数据融合树并根据WSN网络的传输特点改进了蚁群算法,考虑了路径偏转角对路由的影响,调整节点选择概率;同时对最优的多个路径更新信息素,以提升最优路径的全局搜索能力.在WSN网络节点能量消耗、传输延迟方面与经典算法对比,发现该算法能够有效延长网络的生命周期、降低节点能耗,并能改善网络负载均衡.     

基于粒子群进化的输电网络WSN节点定位算法

为了提升WSN的定位精度,提出了一种基于粒子群进化的定位算法,以应用于输电网络中的节点定位.该算法通过区域估计,缩小并限制传感器节点的预估计区域空间,并应用粒子群算法快速寻找节点定位的最优解.通过引入权重自适应的机制,加快节点定位的搜索速度,并提升算法的搜索能力.结果表明,该算法有效增强了WSN节点定位的精度,降低了计算复杂度,为输电网络的无线传感器网络提供更高效准确的定位服务.     

基于虚拟场的能量高效传感器网络地理路由

针对现有的无线传感器网络(WSN)地理位置路由在遇到空洞时,集中使用空洞边缘节点转发而导致能量迅速耗尽的问题,提出利用虚拟场模型均衡节点能量消耗的路由算法.传输节点根据虚拟场模型,采用空洞信息、自身位置及目的节点位置作为参数,计算当前位置的虚拟场矢量.根据此矢量方向进行贪婪路由选择.受虚拟场模型的引导,数据传输路径在未遇到空洞时已提前开始绕行,路由能耗不再集中于空洞边缘,而是更均匀地分布于全网.实验表明,该算法在网络生命周期和数据包投递率方面明显优于现有的地理位置路由,在传输延迟方面两者接近,验证了虚拟场模型具有平衡节点能量消耗、提高能源利用率的效果.     

基于关联度分析的WSN节点信任模型研究

该文基于社会网络关联度分析的无线传感网络节点信任模型进行研究。给出了无线传感器网络的模型并将其与社会网络模型进行了相似性分析;建立了基于社会网络关联度的WSN节点信任模型,提出了基于关联度的传感器节点信誉度的计算方法;并设计了基于滑动窗口的传感器节点信任值计算及更新算法(SNTUA)。通过仿真实验,证明了该算法的有效性和准确性,其性能优越于其他两种算法。     

基于改进蚁群的BP神经网络WSN数据融合算法

为了保证无线传感器网络（WSN）在深井中能有效地工作,提出了一种改进蚁群的反向传播（BP）神经网络WSN数据融合算法（IFA-IACOBP）.通过规划蚂蚁运动方向和引入节点剩余能量对蚁群算法启发因子进行改进,优化蚂蚁下一跳节点选择概率,利用改进后的蚁群算法对BP神经网络进行优化,引入井下WSN数据融合,数据经两级融合处理后,能去除大部分冗余信息.仿真实验结果表明,IFA-IACOBP算法能有效减少网络数据通信量,提高数据实时性,降低网络能耗,延长网络寿命.     

人工免疫系统在计算机安全中的应用

主要介绍人工免疫系统计算机安全领域的研究现状，包括异常诊断、网络入侵检测和病毒检测三方面，首先介绍基于免疫系统阴性选择原理的阴性选择算法原理，不同研究人员对该算法进行了改进并应用于异常诊断和网络入侵检测系统中；然后总结基于阴性选择算法以及主体与免疫系统原理相结合的两种不同的计算机入侵检测系统的特点；最后对基于免疫识别原理的计算机病毒检测和消除系统进行归纳，指出人工免疫系统在计算机安全领域的发展方向。     

物联网感知层 RFID 和 WSN 信息安全技术研究

感知层是物联网的重要组成部分,其关键技术是射频识别技术（ RFID）和无线传感器网络技术（ WSN）。针对射频识别技术的信息泄露、信息篡改、追踪标签等安全问题,提出标签保护和加密机制等技术方案;针对无线传感网节点信息被非法俘获、窃取、攻击等安全问题,提出密钥管理控制、建立安全路由、增加节点认证、访问控制、入侵检测等技术方案。     

Self-diagnosis method for faulty modules on wireless sensor node

In order to diagnose the working status of each module on sensor node and make sure the wireless sensor networks (WSN) work properly, the components of sensor node and their working characteristics are studied. An on-line fault self-diagnosis method for sensor node is proposed. First, a flexible fault sensing circuit is designed as a state detection module on sensor node. Second, a self-diagnosis algorithm is proposed based on the hardware design and the failure analysis on sensor node. Finally, in order to ensure the WSN reliability, the voltage changes of each module working statuses can be observed using the state detection module and the faulty module will be found out timely. The experimental results show that this self-diagnosis method is suitable to sensor nodes in WSN.     

一种三维无线传感器网络拥塞控制中的公平性控制算法

对三维传感器网络拥塞控制中的公平性控制进行了研究,在分析了现有的三维传感器网络相关研究成果和二维传感器网络公平性控制的基础上,提出了一种三维传感器网络中的基于节点感知体积的公平性控制算法,仿真结果表明该算法具有很好的能量效率和实用性。