新型无线传感器网络安全论文
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1建立入侵特征库
该文将通过使用粗糙集理论来建立入侵特征库，具有的特征包括了节点发送报文时的频率、报文的长度、报文的源地址、报文的目的地址以及不同类型的报文所占的比例等等。由于外形传感器网络的结构高度分散，而且负载也极为不均衡，所以在获取实验的数据时一般会花费较多的时间，而且获得的样本不够完整和精确，数量也有限，但是使用粗糙集理论就能够改善这些缺点，该文将利用这一理论来进行无线传感器网络安全算法的研究。
2.1算法描述
(1)在一个检测周期内收集节点获取的数据，对数据的特征进行提取；
(2)对获取的数据集按属性进行整理，通过约简入侵检测属性，将冗余的入侵属性去除；
(3)检测网络的运行，如果运行正常那么就在下一个检测周期当中再次进行检查，而如果运行存在异常，那么就通过与特征库中的数据相对照来查找是否存在异常特征，如果存在，那么就按照现有的方式进行隔离、消除入侵的节点，如果特征库中不存在该异常特征，就要对其进行分类，并判断BND（X）是否小于阈值T0或者为空集，如果不是，那么就使X=BND（X），重新进行分类。
2.2分析检测入侵的能力
通过仿真比较，基于生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法在使用前后的检测情况如表1所示。从表1中可以看出，使用基于生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法之后，入侵的检测率得到了明显地提高，而且对于多数的网络入侵都能够进行有效检测，但是由于网络入侵的方式、性质包括环境都不尽相同，所以这种算法对于每一种攻击检测率的提高程度也不太一样。比如对于普遍存在的Dos攻击，该算法提高了对其的检测率，但是由于受到了软件、硬件、资源等多种因素的影响，在检测时还是存在着一定的漏检率和错检率。而Sybil攻击用现有的检测方式较难在无线传感器网络中检测出来，但是通过基于生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法，对信息进行监测和决策，较好地控制了身份和节点之间的对应关系，从而有效地检测出了Sybil攻击，检测效率有了明显提升。
作者：刘云 单位：北京交通大学电子信息工程学院