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1建立入侵特征庫

該文將通過使用粗糙集理論來建立入侵特征庫，具有的特征包括了節點發送報文時的頻率、報文的長度、報文的源地址、報文的目的地址以及不同類型的報文所占的比例等等。由于外形傳感器網絡的結構高度分散，而且負載也極為不均衡，所以在獲取實驗的數據時一般會花費較多的時間，而且獲得的樣本不夠完整和精確，數量也有限，但是使用粗糙集理論就能夠改善這些缺點，該文將利用這一理論來進行無線傳感器網絡安全算法的研究。

2生物免疫原理的新型無線傳感器網絡安全算法分析

2.1算法描述

(1)在一個檢測周期內收集節點獲取的數據，對數據的特征進行提取；

(2)對獲取的數據集按屬性進行整理，通過約簡入侵檢測屬性，將冗余的入侵屬性去除；

(3)檢測網絡的運行，如果運行正常那么就在下一個檢測周期當中再次進行檢查，而如果運行存在異常，那么就通過與特征庫中的數據相對照來查找是否存在異常特征，如果存在，那么就按照現有的方式進行隔離、消除入侵的節點，如果特征庫中不存在該異常特征，就要對其進行分類，并判斷BND（X）是否小于閾值T0或者為空集，如果不是，那么就使X=BND（X），重新進行分類。

2.2分析檢測入侵的能力

通過仿真比較，基于生物免疫原理的新型無線傳感器網絡安全算法在使用前后的檢測情況如表1所示。從表1中可以看出，使用基于生物免疫原理的新型無線傳感器網絡安全算法之后，入侵的檢測率得到了明顯地提高，而且對于多數的網絡入侵都能夠進行有效檢測，但是由于網絡入侵的方式、性質包括環境都不盡相同，所以這種算法對于每一種攻擊檢測率的提高程度也不太一樣。比如對于普遍存在的Dos攻擊，該算法提高了對其的檢測率，但是由于受到了軟件、硬件、資源等多種因素的影響，在檢測時還是存在著一定的漏檢率和錯檢率。而Sybil攻擊用現有的檢測方式較難在無線傳感器網絡中檢測出來，但是通過基于生物免疫原理的新型無線傳感器網絡安全算法，對信息進行監測和決策，較好地控制了身份和節點之間的對應關系，從而有效地檢測出了Sybil攻擊，檢測效率有了明顯提升。

作者：劉云 單位：北京交通大學電子信息工程學院