基于sniffer的无线传感网的入侵检测方法

摘要

本发明公布了一种基于sniffer的无线传感网的入侵检测方法，包括如下步骤：样本训练：1)利用半监督学中的Co-training算法对每个节点的样本数据进行训练得到每个节点的预测模型；2)利用具有置信值的极小极大概率机算法(MPM)对每个sniffer覆盖的样本数据进行训练得到每个sniffer的预测模型；3)利用支持向量机中解决大样本训练问题的核向量机算法(OCVM)对所有sniffer监听的数据进行训练得到整个网络的预测模型；实时检测：4)在无线传感器网络中加入若干个sniffer侦听节点，所述sniffer侦听节点侦听无线传感器网络内的所有帧信号；5)sniffer侦听节点将侦听得到的帧信号发送到主机，由主机通过传统的特征检测和上述智能算法训练获得的预测模型进行不同级别(节点、sniffer覆盖域、整个网络)的入侵检测判断与报警。

主权项

一种基于sniffer的无线传感网的入侵检测方法，其特征在于包括如下步骤：一：样本训练1)利用半监督学习中的Co‑training算法对每个节点的样本数据进行训练得到每个节点的预测模型；2)利用具有置信值的极小极大概率机算法MPM对每个sniffer覆盖的样本数据进行训练得到每个sniffer的预测模型；3)利用支持向量机中解决大样本训练问题的核向量机算法OCVM对所有sniffer监听的数据进行训练得到整个网络的预测模型；二：实时检测4)在无线传感器网络中加入若干个sniffer侦听节点，所述sniffer侦听节点侦听覆盖范围内的所有帧信号；5)sniffer侦听节点将侦听得到的帧信号发送到主机，由主机通过传统的特征检测和上述步骤1)至步骤3)训练获得的预测模型进行不同级别的入侵检测判断与报警。