无线传感器网络中基于神经网络的分布式入侵检测  

A Distributed Intrusion Detection Based on Neural Network in Wireless Sensor Network

作　　者：居金娟[1,2] 徐慧[1] 

机构地区：[1]南通大学电子信息学院,江苏南通226007 [2]南通职业大学电子工程系,江苏南通226007

出　　处：《仪表技术》2011年第8期67-70,共4页Instrumentation Technology

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60974016);江苏省高校自然科学基金资助项目(08KJB520009)

摘　　要：研究无线传感器网络的入侵检测问题。针对无线传感器网络特性面临的安全性脆弱现状,结合节点的分布式处理能力与入侵检测技术,提出基于神经网络学习法的分布式入侵检测。该方案顶层采用基于Hebb的异常检测器;中间层是簇头分类器,将检测到的来自节点的异常数据进行入侵分类;底层是管理节点,将分类器检测出来的数据进行融合处理,并将异常数据发布出去。在无线传感器网络入侵检测中获得了较高的检测率,仿真结果证实了该方法的有效性。The problem of wireless sensor networks（WSNs） intrusion detection is considered.Due to the WSNs based on the special characteristics of the network security particularly vulnerable situation,combining nodes distributed processing capabilities and intrusion detection technology,a distributed intrusion detection based on neural network is proposed in this paper.The program is based on Hebb＇s top-lever anomaly detector;middle layer is the cluster head classifier,and detected abnormal data from nodes will be invasion classified;bottom is the management node,data fusion for the classifier detected,and sent abnormal one.A higher detection rate and low false alarm rate can be obtained by this method in the wireless sensor network intrusion detection.Simulation results show the validity of the method.

关 键 词：无线传感器网络 入侵检测 神经网络 分布式学习 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]