基于机器学习的无线传感器网络入侵检测算法

• 作者: 何金栋 吴飞 寇亮 罗富财 陈倩
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感器网络 信息安全 入侵检测 机器学习 模糊聚类 密度感知 模糊支持向量机 模糊因子
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 433-440
• 页数: 8页
• 分类号: TP39
• 字数: 8234字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11990/jheu.201901055

摘要

针对资源受限的无线传感器网络入侵检测效果不佳的问题,本文提出了一种基于机器学习的无线传感器网络入侵检测算法.该算法将数据局部密度和数据特征距离引入模糊聚类,提高了聚类有效性的同时降低了聚类收敛的时间;该算法将聚类得到的模糊隶属度作为模糊因子应用于模糊支持向量机,降低了人为选取模糊因子造成的主观性,将噪声点和孤立点对分类造成的影响降至最低.以WSN-DS数据集为实验数据,理论分析及实验结果表明:本文提出的入侵检测算法具有检测率高、计算复杂度低等特性,能够适用WSNs这一应用场景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何金栋	国网福建省电力有限公司信息中心	7	8	2.0	2.0
2	吴飞	国网福建省电力有限公司信息中心	14	31	3.0	4.0
3	陈倩	国网福建省电力有限公司信息中心	8	12	2.0	3.0
4	罗富财	国网福建省电力有限公司信息中心	5	1	1.0	1.0
5	寇亮	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0