基于ARMA模型的WSN入侵检测技术  

Intrusion Detection Technology of WSN Based on ARMA Model

作　　者：彭军[1] 赵石真 孙庆中[1] 傅宇[1] 

机构地区：[1]西华大学计算机与软件工程学院,成都610039

出　　处：《现代计算机》2015年第8期18-22,共5页Modern Computer

基　　金：四川省国际合作项目(No.2009HH0009);国家科技部支撑计划项目(No.2011BAH26B00);四川省信息安全创新团队建设项目(No.13TD0005);面向物联网的入侵检测关键技术研究(No.szjj2013-018)

摘　　要：在无线传感器网络中,由于网络自身特点易受到内部攻击的影响,如可能导致网络拥塞、系统性能下降等问题,提出基于ARMA模型的WSN入侵检测技术。该技术利用流量接受率这一特性,以自回归滑动平均模型为基石,为WSN节点建立ARMA流量预测模型,通过预测模型所得流量值得到下一步通过节点的预测流量接受率范围,比较实际节点流量接受率和预测流量接受率,通过实际值是否超出预测值来验证是否有攻击发生。实验结果表明,该系统有较高的检测率和较低的误报警率,可以较好地检测出来自网络内部的攻击。In wireless sensor networks, in view of internal attacks pose a serious threat to the characteristics of the network, such as causing network congestion, energy consumption and so on, proposes an intrusion detection technology based on ARMA. It＇s used to establish ARMA（2,1 ） flow forecasting model for node, and uses the predicted flow values to get the range of the packet reception rate through the nodes, compares the actual packet reception rate and forecasts range to achieve the effect of detection. Experimental results show that the system has a higher detection rate and lower false alarm rate compared with the single ARMA model.

关 键 词：无线传感器网络 入侵检测 自回归滑动模型 流量接收率 

分 类 号：TP212.9[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TN929.5[自动化与计算机技术—控制科学与工程]