基于Bayes改進(jìn)方法的WSN節(jié)點(diǎn)信任模型研究.pdf

1、近些年來(lái)，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network，WSN）已被應(yīng)用于諸多領(lǐng)域，基于WSNs的入侵檢測(cè)仍舊是安全網(wǎng)絡(luò)體系中的關(guān)鍵性技術(shù)。本文對(duì)基于節(jié)點(diǎn)行為的入侵檢測(cè)信任模型進(jìn)行了研究。提出了NTM-IBM模型，并對(duì)入侵節(jié)點(diǎn)的信任度進(jìn)行計(jì)算。
　　首先，本文從 WSN入侵檢測(cè)的重要性、特點(diǎn)和入侵檢測(cè)系統(tǒng)產(chǎn)生誤警原因這三個(gè)方面介紹了入侵檢測(cè)在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用；引出了本文的Bayes改進(jìn)方法的信任度計(jì)算模型，

2、并對(duì)模型指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。
　　其次，通過(guò)對(duì)Bayes方法的分析，本文將懲罰因子應(yīng)用于Bayes改進(jìn)方法中，改進(jìn)了綜合信任度的計(jì)算?？紤]到無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涠嘧?、?jié)點(diǎn)資源受限等特點(diǎn)，通過(guò)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集軟件獲取的節(jié)點(diǎn)的樣本信息，并進(jìn)行信任度的計(jì)算。再對(duì)蟲(chóng)洞攻擊、Hello洪泛攻擊和在無(wú)攻擊三種情況比較入侵的檢測(cè)率與漏檢率，并對(duì)NTM-IBM模型的這兩種性能指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。
　　再次，應(yīng)用NS2仿真軟件對(duì)模型進(jìn)行仿真，本文模