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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
引用本文:黄干,刘涛.基于危险理论的无线传感器网络入侵检测的一种新模型[J].井冈山大学学报(自然科学版),2015(2):42-47.
作者姓名:黄干  刘涛
作者单位:安徽工程大学计算机应用技术重点实验室, 安徽, 芜湖 241000,安徽工程大学计算机应用技术重点实验室, 安徽, 芜湖 241000
基金项目:国家自然科学基金项目(61300170);安徽省教育厅重点资助项目(KJ2013A040);安徽省自然科学基金项目(1308085MF88);安徽工程大学青年基金项目(2013YQ28)
摘    要:针对传感器节点的内存不足,电池能量有限使得无线传感器网络面临很严峻的安全挑战,提出了一种新式的基于危险理论的无线传感器网络入侵检测系统,它使用了通过K最邻近分类器产生的危险信号。实验结果显示这种系统是无线传感器网络的一种新的理想模型。

关 键 词:无线传感器网络  入侵检测系统  K最邻近分类器  危险理论
收稿时间:2014/10/17 0:00:00
修稿时间:2014/11/3 0:00:00

NEW INTRUSION DETECTION MODEL NOVEL BASED ON DANGER THEORY FOR WIRELESS SENSOR NETWORKS
HUANG Gan and LIU Tao.NEW INTRUSION DETECTION MODEL NOVEL BASED ON DANGER THEORY FOR WIRELESS SENSOR NETWORKS[J].Journal of Jinggangshan University(Natural Sciences Edition),2015(2):42-47.
Authors:HUANG Gan and LIU Tao
Institution:Key Laboratory of Computer Application Technology, Wuhu 241000, Anhui, China and Key Laboratory of Computer Application Technology, Wuhu 241000, Anhui, China
Abstract:Sensor nodes have insufficient memories and their battery power is limited, so WSNs are facing very serious security challenges and safety issues of WSNs have attracted widespread attentions. We propose a novel intrusion detection system based on danger theory for WSNs that uses a danger signal generated by the K nearest neighbor (KNN) classifier. The experimental results show that this system can effectively reduce our rate of false positive and the energy consumption of the system.
Keywords:WSNs  intrusion detection system  KNN classifier  danger theory
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