基于非线性动态理论的无线传感器网络的数据流安全与入侵检测研究16308.docx
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1、课题名称称:基于非线线性动态态理论的的无线传传感器网网络的数数据流安安全与入入侵检测测研究申 请 人:何迪依托单位位:上海交通通大学3.1、课课题简介介(简要要说明课课题的目目的意义义、主要要研究内内容、预预期目标标等,字字数要求求10000字以以内)随着无线线通信技技术、传传感器技技术和网网络技术术的飞速速发展,无无线传感感器网络络的研究究正在国国内外如如火如荼荼地展开开。而其其中的数数据流安安全与入入侵检测测(Inntruusioon DDeteectiion)问问题显得得日益重重要。入入侵检测测系统(IIDS,IIntrrusiion Dettecttionn Syysteem)作作为一
2、种种重要的的安全部部件,是是网络与与信息安安全防护护体系的的重要组组成部分分,也将将是无线线传感器器网络安安全机制制的重要要补充。自自上世纪纪八十年年代被提提出以来来,入侵侵检测系系统在近近20多多年间得得到了很很快的发发展。特特别是近近几年,由由于计算算机网络络非法入入侵的不不断增多多,网络络与信息息安全问问题变得得越来越越突出。入入侵检测测系统作作为一种种主动防防御技术术,越来来越受到到人们的的关注。 入侵检检测系统统首先通通过在无无线传感感器网络络或系统统中的若若干关键键节点收收集信息息并对收收集到的的信息进进行分析析,判断断网络或或系统中中是否有有违反安安全策略略的行为为和被攻攻击的迹
3、迹象,然然后根据据分析结结果采取取决策并并作出适适当的响响应。误误用检测测(Miisusse DDeteectiion)和和异常检检测(AAnommalyy Deetecctioon)是是无线传传感器网网络入侵侵检测系系统最常常使用的的两种基基本分析析方法。 在该课课题中,我我们将主主要研究究以下主主要内容容: (1) 无线传传感器网网络数据据流量的的内部非非线性结结构与非非线性特特性,特特别是网网络在遭遭受异常常入侵时时其动态态变化的的原理,以以及对原原正常网网络模型型将产生生的各种种影响。 (2) 研究究与探讨讨无线传传感器网网络流量量的随机机共振与与混沌随随机共振振特性,以以及基于于该随
4、机机共振特特性的无无线传感感器网络络数据流流安全机机制与入入侵检测测算法。 (3) 建立立一种或或多种基基于神经经网络模模型和支支持向量量机模型型的无线线传感器器网络动动态流量量预测模模型与相相应的动动态入侵侵检测分分类算法法。 本本课题的的预期目目标包括括以下方方面: (1) 得到到合理的的混沌同同步无线线传感器器网络入入侵检测测模型及及算法,在在通过实实际数据据检验的的基础上上完成计计算机模模拟分析析软件。 (2) 找到到合适的的随机共共振模型型,得到到有效的的随机共共振无线线传感器器网络入入侵检测测算法,在在通过实实际数据据检验的的基础上上完成计计算机模模拟分析析软件。 (3) 建立立可
5、靠的的神经网网络流量量预测模模型,以以及基于于支持向向量机的的网络入入侵分类类机制,完完成计算算机模拟拟软件。 (4) 在国国内外高高水平期期刊和会会议上发发表学术术论文66100篇,申申请国内内外专利利233项。 (5) 依托托本课题题的研究究,培养养博士生生与硕士士生58名。3.2、课课题主要要研究技技术的国国内外发发展现状状与趋势势,课题题主要研研究技术术国内外外专利申申请和授授权情况况目前看来来,针对对无线传传感器网网络的入入侵检测测系统研研究还存存在许多多问题亟亟待解决决,对入入侵信号号原理与与特性的的研究也也不够深深入,各各种安全全机制和和产品的的性能有有待提高高。具体体说来,入入
6、侵检测测系统目目前存在在的主要要问题有有:(1)检检测效率率比较低低,误报报警和漏漏报警的的情况比比较多;(2)对对分布式式攻击(Distributed Attack)和拒绝服务攻击(Denial of Service Attack)的检测和防范措施与能力比较弱;(3)缺缺乏一个个统一的的检测性性能衡量量标准;(4)对对入侵检检测系统统的测试试评估缺缺乏统一一的标准准和平台台。总的来说说,无线线传感器器网络的的入侵检检测技术术还不够够成熟和和完善,面面临许多多问题与与困难,有有很大的的研究、发发展空间间,而现现存的问问题就是是今后无无线传感感器网络络安全机机制和入入侵检测测技术的的主要研研究方
7、向向。当无线传传感器网网络的入入侵检测测系统首首次被作作为一种种重要的的网络安安全技术术被提出出时,人人们对它它报以很很高的期期望。从从理论上上来说,入入侵检测测系统可可以主动动地检测测到对系系统或网网络的入入侵,并并对这些些入侵进进行记录录和响应应,这是是防火墙墙、身份份识别和和认证、加加密解密密等许多多安全策策略所不不能做到到的。因因此,引引入入侵侵检测系系统可以以弥补这这些安全全策略的的不足之之处,使使得整个个无线传传感器网网络安全全体系更更加完善善。同时时,由于于无线传传感器网网络的规规模不断断扩大,应应用范围围也越来来越广泛泛,系统统遭受的的异常入入侵和攻攻击种类类和数量量越来越越多
8、,人人们迫切切需要一一种更有有效、可可靠的防防范和应应对策略略。目前前,许多多厂商纷纷纷开始始研发相相应的入入侵检测测产品,而而许多科科研机构构和高校校也正在在对入侵侵检测系系统进行行深入的的研究,入入侵检测测系统成成为无线线传感器器网络与与信息安安全领域域的一个个研究重重点。传统的网网络入侵侵检测系系统与技技术虽然然得到了了较大的的发展,但但总的情情况并不不让人满满意。最最大的问问题是现现在的入入侵检测测方法检检测准确确率比较较低,误误报和漏漏报的情情况比较较多 1。出出现这种种情况的的主要原原因在于于对入侵侵检测系系统和入入侵信号号的研究究还不够够深入,技技术不够够成熟。现现在所使使用的误
9、误用检测测技术主主要是对对不正常常的无线线传感器器网络行行为进行行建模和和模式匹匹配,将将每个已已知的攻攻击事件件定义为为一个独独立的特特征,这这样对入入侵行为为的检测测就成为为对特征征的匹配配搜索,如如果和已已知的入入侵特征征匹配,就就认为是是攻击。但但由于新新的网络络入侵与与攻击出出现速度度越来越越快,这这种基于于模式匹匹配的检检测方法法需要不不断的及及时更新新相应的的数据库库,否则则不能动动态地跟跟踪最新新出现的的网络入入侵。异异常检测测技术则则是对正正常行为为进行建建模,而而将不符符合此模模型的事事件定义义为攻击击。现在在异常检检测的方方法主要要是统计计模型,它它通过设设置极限限阈值等
10、等方法,将将检测数数据与已已有的正正常行为为比较,如如果超出出极限阈阈值,即即认为是是入侵行行为。虽虽然现有有的异常常检测技技术对静静态数据据具有较较好的检检测效果果,但实实时性的的要求对对其检测测效率也也构成了了极大的的挑战。现现在无线线传感器器网络的的规模越越来越大大,结构构越来越越复杂,网网络的速速度也在在不断提提高,特特别是由由于无线线传感器器网络自自身所具具有的自自组织等等特点,使使得它与与传统通通信网络络或计算算机网络络都有比比较明显显的区别别。因此此无线传传感器网网络入侵侵检测系系统必须须要能够够适应大大规模高高速网络络的要求求,否则则就会出出现大量量的漏报报和误报报现象。为为了
11、能够够适应高高速网的的要求,不不得不改改进入侵侵检测系系统中一一些现有有的技术术,提出出新的、可可以应用用于大规规模高速速无线传传感器网网络的入入侵检测测方法,对对于适应应新的应应用需要要,提高高入侵检检测系统统的准确确率非常常必要。在本课题题中,我我们将提提出多种种基于非非线性信信号处理理方法的的无线传传感器网网络入侵侵检测技技术,以以解决当当前异常常检测技技术中遇遇到的诸诸多问题题与困难难。在以往的的研究中中发现,无无线传感感器网络络流量呈呈现出某某些非线线性动态态特性,如如具有短短期可预预测而长长期不可可预测性性、具有有较宽的的类似白白噪声的的频谱特特性、具具有混沌沌吸引子子等,这这在某
12、种种程度上上也说明明了网络络流量与与混沌信信号存在在共性,无无线传感感器网络络系统可可被模拟拟为一种种特定的的混沌系系统。当当网络遭遭受外部部入侵袭袭击时,入入侵信号号可被视视为叠加加在正常常网络流流量上的的一个附附加信号号(类似似于一个个特殊的的叠加噪噪声信号号),其其信号的的强度(或或信噪比比)依不不同的入入侵信号号而变化化。根据据混沌系系统以及及普适混混沌系统统的特性性,当混混沌信号号中混有有微弱的的叠加噪噪声或干干扰信号号时,采采用混沌沌同步或或普适混混沌同步步方法可可将该噪噪声信号号或干扰扰信号准准确、有有效地提提取出来来 22。由由于网络络流量与与业务的的多样性性,对无无线传感感器
13、网络络流量的的混沌系系统建模模至今仍仍无理想想的结果果。即便便如此,普普适混沌沌同步能能够有效效地克服服这一困困难。因因为即使使在混沌沌驱动系系统结构构未知的的情况下下,普适适混沌同同步系统统仍可在在不同的的混沌结结构之间间实现同同步,使使得入侵侵信号的的检测成成为可能能。与此同时时,无线线传感器器网络流流量还是是一个动动态的信信号,具具有某些些随机信信号的特特征。当当将其引引入一个个随机共共振系统统或混沌沌随机共共振系统统中时,会会产生特特定的共共振图案案或共振振频谱 34。而而当网络络流量信信号中存存在异常常的入侵侵信号时时,随机机共振系系统的输输出图案案或频谱谱将会与与正常情情况下有有较
14、大的的区别。即即使当入入侵信号号的幅度度非常微微弱(或或其信噪噪比很低低)时,随随机共振振系统的的输出仍仍然具有有一定的的可辨识识性。在在某些入入侵信号号的干扰扰下,混混沌随机机共振系系统的输输出将不不再具有有混沌特特性,而而呈现出出类似非非混沌信信号的窄窄带频谱谱特性。这这就为基基于随机机共振或或混沌随随机共振振原理的的计算机机网络入入侵检测测方法奠奠定了坚坚实的理理论基础础。常误警概概率(CCFARR,Connstaant Fallse Alaarm Ratte)检检测器是是一种近近年来在在信号检检测问题题中比较较常见的的信号处处理方法法,因其其在固定定的误警警概率条条件下所所具有的的较高
15、检检测概率率(Deetecctioon PProbbabiilitty)而而在许多多工程领领域得到到广泛实实际应用用 556。作为为一种成成熟的信信号检测测技术,常常误警概概率检测测器已经经成为雷雷达信号号处理领领域的通通用标准准,但至至目前为为止尚未未出现该该技术在在无线传传感器网网络入侵侵检测领领域的应应用及相相关报导导。若将将常误警警概率检检测方法法与随机机共振系系统相结结合,相相信可在在维持较较低误警警概率和和提高网网络入侵侵信号信信噪比的的基础上上有效地地改善检检测性能能,提高高检测概概率。从从混沌动动力学的的角度来来看,事事实上许许多混沌沌随机共共振系统统在其相相空间(Phase
16、Space)内都存在着双螺旋或多螺旋吸引子的结构。在没有外部加性干扰或噪声的情况下,混沌随机共振系统的状态变量运动轨迹都会在这些吸引子之间有规律地来回跳转。当状态变量本身所储备的势能已足够跳出当前所处的吸引子结构时,它的运动轨迹就会脱离当前的吸引子结构而进入其他的吸引子结构内,并等待下一次势能的积蓄。当系统受到外部噪声或干扰的影响时,将会对状态变量积蓄的势能产生影响。从另一个角度来看,外部噪声或干扰将对状态变量在吸引子之间跳转所需的势能门限值做出调整,从而改变共振系统的输出。因此,这种基于常误警概率和随机共振系统的无线传感器网络异常入侵检测方法具有理论上的可靠性与有效性。神经网络络方法作作为一
17、种种经典的的非线性性信号处处理手段段,已经经在图像像处理、无无线通信信、电路路系统、自自动控制制等许多多方面得得到了实实际而令令人信服服的应用用 778。特别别是近年年来,支支持向量量机(SSVM,Suppporrt VVecttor Macchinne)作作为一类类新提出出的神经经网络结结构,在在时间信信号的建建模、估估计与预预测方面面,更体体现出比比一般线线性方法法具有更更强的优优势,例例如它可可更精确确地模拟拟非线性性系统的的结构、更更有效地地降低预预测和估估计的误误差,并并且在实实时性处处理方面面的性能能也有很很大改善善 99111。无无线传感感器网络络流量信信号作为为一种未未知结构构
18、的非线线性时间间信号,与与其它非非线性信信号具有有许多共共同的特特点。而而由于网网络入侵侵信号自自身的非非法性,将将对正常常情况下下的无线线传感器器网络流流量信号号预测和和估计带带来较大大的偏差差,这就就使得基基于神经经网络预预测模型型的检测测手段成成为可能能。同时时,鉴于于支持向向量机模模型在模模式识别别与分类类系统中中的应用用,可建建立相应应的无线线传感器器网络误误用检测测分类方方法,将将不同的的入侵信信号归纳纳为不同同的模型型结构,以以最终实实现入侵侵检测的的目的。综上所述述,基于于混沌同同步与普普适混沌沌同步、随随机共振振与混沌沌随机共共振系统统、神经经网络和和支持向向量机结结构的非非
19、线性信信号处理理方法可可在无线线传感器器网络入入侵检测测问题中中得到有有效而实实际的应应用。这这对于维维护无线线传感器器网络安安全,建建立网络络入侵检检测的新新机制和和新方法法,提高高对多种种类型入入侵信号号的检测测概率等等都将起起到重要要的作用用。随着着信息技技术和无无线传感感器网络络的应用用在国民民生产生生活中所所占的比比重日益益增加,该该课题的的研究也也必将对对国民经经济和社社会发展展产生深深远的影影响。参考文献献:1 Y. B. Baii annd HH. KKobaayasshi, “IIntrrusiion dettecttionn syysteems: Teechnnoloogy
20、 andd deevellopmmentt,” Prooceeedinngs of thee 177th Intternnatiionaal CConffereencee onn Addvanncedd Innforrmattionn Neetwoorkiing andd Apppliicattionns 220033, XXiaan, Chiina, Maar. 20003, pp. 277-299.2 G. Hu, L. Piivkaa annd AA.L. Zhheleeznyyak, “SSyncchroonizzatiion of a oone-dimmenssionnal arrr
21、ay of Chuuass ciircuuitss byy feeedbbackk coontrrol andd nooisee,” IEEEE ttranns. Cirrcuiits Sysst. I., vool. 42, noo. 110, pp. 7336-7740, Occt. 19995.3 S. Mittaimm annd BB. KKoskko, “Addapttivee sttochhasttic ressonaancee,” Prooceeedinngs of thee IEEEE, vool. 86, noo. 111, pp. 21152-21883, Novv. 11
22、9988.4 V.SS. AAnisshchhenkko, V.VV. AAstaakhoov, A.BB. NNeimman, T.E. Vaddivaasovva aand L. Schhimaanskky-GGeieer, Nonnlinnearr Dyynammicss off Chhaottic andd Sttochhasttic Sysstemms: Tuttoriial andd Mooderrn DDeveeloppmennts. Spprinng-VVerllag BerrlinnHeiidellberrg, 20002.5 S. Wattts, “CCelll-avver
23、aaginng CCFARR gaain in spaatiaallyy coorreelatted K-ddisttribbuteed ccluttterr,” IEEE Prroceeediingss Raadarr, SSonaar aand Navvigaatioon, voll.1443, no.5, pp.3211-3227, Octt. 119966.6 M. Greeco, F. Giini andd M. Diianii, “RRobuust CFAAR ddeteectiion of ranndomm siignaals in commpouund-Gauussiian c
24、luutteer ppluss thhermmal noiise,” IIEE Prooceeedinngs Raddar, Soonarr annd NNaviigattionn, vvol.1488, nno.44, ppp.2227-2322, AAug. 20001.7 G. Coccchii annd AA. UUnciini, “SSubbbandd neeuraal nnetwworkks ppreddicttionn foor oon-llinee auudioo siignaal rrecooverry,” IEEEE TTranns. Neuurall Neetwoorks
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