基于时空压缩的无线传感器网络入侵检测

• 作者: 康亚楠 张怀相
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感器网络 入侵检测 特征提取 神经自编码
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 安全与保密
• 页码范围: 901-906
• 页数: 6页
• 分类号: TP39
• 字数: 3270字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2018.04.029

摘要

针对无线传感器网络中的入侵检测问题,为将网络中的资源消耗保持在最低限度的同时实现高检测率和低误报率,提出了一种适用于无线传感器网络的基于时空压缩的神经自编码模型,改进了传统的节点感知数据处理方法,达到了实时提取数据特征的效果.实验仿真使用NSL-KDD数据集,与支持向量机、主成分分析算法进行了对比实验.结果表明,降维至16维时,该模型的入侵检测正确率和F1值分布分别提高了7.84％和15.3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张怀相	杭州电子科技大学计算机学院	13	64	5.0	7.0
2	康亚楠	杭州电子科技大学计算机学院	1	0	0.0	0.0