異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全拓撲構(gòu)建及入侵檢測研究.pdf

1、異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Heterogeneous Wireless Sensor Networks，HWSNs)作為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的重要組成部分，逐漸被運用于各個應用領(lǐng)域。由于傳感器節(jié)點資源受限且大多布置于復雜的開放環(huán)境中，易受外界干擾與惡意攻擊。研究面向HWSNs應用需求的網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)安全十分有意義。
　　本文針對HWSNs的網(wǎng)絡(luò)安全問題，從網(wǎng)絡(luò)拓撲構(gòu)建出發(fā)，研究基于容侵的多路徑安全拓撲控制算法，并在此基礎(chǔ)上提出一種改進線性判定分析(L

2、inear Discriminant Analysis，LDA)及極限學習機(Extreme Learning Machine，ELM)的入侵檢測算法，最后通過對檢測結(jié)果的進一步分析提出決策響應機制，完成能夠保障網(wǎng)絡(luò)安全的解決方案。本文開展的主要工作如下:
　　1.提出了一種基于容侵的多路徑安全拓撲控制算法。該算法綜合考慮網(wǎng)絡(luò)能耗和網(wǎng)絡(luò)安全等因素，構(gòu)建了非均勻分簇網(wǎng)絡(luò)，采用單跳單路徑和多路徑相結(jié)合的路由形式，結(jié)合（k,n）門限秘密

3、共享機制，利用多路徑將數(shù)據(jù)以分片形式傳輸。通過仿真實驗評估，該算法在保證數(shù)據(jù)安全傳輸?shù)耐瑫r達到了均衡能耗，延長網(wǎng)絡(luò)生存周期的目標。
　　2.提出了一種基于改進LDA降維的ELM分類異構(gòu)無線傳感網(wǎng)入侵檢測算法。首先利用改進后的線性判別分析對數(shù)據(jù)進行特征降維，增大了小差異類間區(qū)別，然后采用單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極限學習機算法作為分類方法對數(shù)據(jù)進行最后的分類判斷。仿真實驗結(jié)果證明，該算法在保障入侵檢測準確性的同時，也提高了算法的執(zhí)行效率，能夠快