无线传感器网络的入侵检测及防御响应研究

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无线传感器网络(WirelessSensorNetworks,WSNs)因其灵活性、自组织性、方便快捷、廉价等优点,被广泛应用于军事战场探测、物理环境监测、智能家居系统、电子医疗健康等领域。无线传感器网络通过传感器节点为网络监测者采集外界物理环境信息,但其无线传输方式、非固定拓扑结构及分散式控制方式导致网络安全性不高。传统的无线网络普遍以CIA安全模型和OSI安全体系结构为基础制定安全技术标准,即数据机密性、数据完整性和数据可用性。入侵检测技术(IntrusionDetectionSystem,IDS)是现代网络中的一种主动安全防御技术,已逐步应用于无线传感器网络。然而随着网络攻击种类的多样化和节点部署环境的复杂化,研究一种低能耗、能够对多种攻击高效检测并考虑外界复杂因素干扰的入侵检测方法具有重要的理论和实际意义。考虑到上述存在于无线传感器网络中的制约与挑战,本文基于无线传感器网络攻防环境下有限理性、动态变化性及环境干扰等现实条件,提出运用演化博弈理论对网络攻防安全对抗研究进行分析,同时结合增强合作机制、Moran过程、随机过程等方式方法,设计无线传感器网络入侵检测及防御响应算法。综上,本文的主要工作和创新点如下:(1)基于增强合作演化的入侵检测方法以博弈论及增强合作机制作为理论基础,对无线传感器网络攻防过程建模分析,通过求解演化稳定均衡来分析入侵检测最优防御策略。针对演化博弈复制者动态学习机制的收敛速度较慢及决策者对同一策略收益的动态变化性等问题,通过引入增强合作机制描述博弈过程中参与者面对同一策略的收益变化。同时,考虑到实际攻防场景的内部外部攻击对网络防御的影响,引入内部自私节点并结合参与度因子建立三方演化博弈模型,增强模型的现实意义,模型从传统的2×2模型扩充为n×m×l模型。仿真实验结果表明,一方面增强合作机制的引入加速了防御者最优策略的收敛速度、降低了攻击者最优策略的收敛速度,内部自私节点的行为会对防御决策产生影响。另一方面,基于增强合作演化的入侵检测方法可以快速有效在多种攻击下进行防御决策,而且还降低了网络能耗、延长网络生存时间。(2)基于随机演化博弈的防御响应方法以Moran过程、Cobb-Douglas方程及连续随机变量为理论基础。考虑到无线传感器网络部署环境恶劣,不易更换等问题,本文决定从网络内部和外部两方面对该问题进行优化改进。一方面,在网络外部,利用连续型随机变量代替传统离散随机变量表示博弈模型中的收益值;利用Cobb-Douglas方程描述参与者博弈过程的边际效益递减问题;引入布朗运动描述外部环境对攻防模型的干扰性。在此基础上优化后的基于随机演化的无线传感器网络攻防博弈模型相较于传统攻防博弈模型更契合真实的网络应用场景。进而通过求解演化稳定均衡分析随机干扰对防御者决策的影响,评估该模型的稳健性和鲁棒性。另一方面,在网络内部,引入有限种群思想并结合Moran过程表示无线传感器网络在成员数目固定不变情况下的决策变化。即当传感器网络中,节点总体数量不变的情况下,当存在瘫痪或能量耗尽等问题导致节点更新换代对网络整体攻防决策的影响性,并评估内部随机性因素对攻防模型的稳健性和鲁棒性影响。实验结果表明,随机性干扰(外部随机性和内部随机性)的引入不仅很好地反映了无线传感器网络中节点部署环境及更换过程的决策变化性,而且为网络节点部署和传感器网络部署的规划起指导作用。
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