基于KSOM-PSO算法的无线传感器网络入侵检测研究

针对无线传感器网络中的入侵检测机制对拒绝服务(denial of service,DoS)攻击检测精度不高的问题,提出了基于核自组织映射(kernel self-organizing map,KSOM)和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)聚类算法融合的KSOM-PSO神经网络算法作为无线传感器网络的检测机制。首先在传统SOM算法中引进核函数进行聚类;其次使用SOM聚类获得的获胜神经元权值对PSO粒子的初始位置初始化;最后在PSO算法中将传统的线性减小权值的方法改为非线性减小权值的方法,以提高PSO算法的全局搜索效率和局部搜索精度。实验结果表明,KSOM-PSO与传统的PSO聚类算法和SOM算法比较,检测精度有较大的提高,且收敛速度更快。

Research on intrusion detection in wireless sensor networks based on KSOM-PSO algorithm