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    基于RS-SVM的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型研究

    2019-07-01 02:35:55張志霞
    關(guān)鍵詞:支持向量機(jī)粗糙集

    張志霞

    摘 要:本文對(duì)于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行了分析,闡述了基于RS-SVM的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型所涉及到的理論及技術(shù),即粗糙集理論、支持向量機(jī)和狼群算法,最后對(duì)模型進(jìn)行了整體闡述,總結(jié)了仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果,以期為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)提供實(shí)用模型。

    關(guān)鍵詞: 粗糙集;支持向量機(jī);網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)

    文章編號(hào): 2095-2163(2019)03-0319-03 中圖分類號(hào): TP393.08 文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A

    1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全性分析

    無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks, WSN),即由眾多無(wú)線傳感器組成的網(wǎng)絡(luò)。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在安全性上存在諸多問(wèn)題,是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)采用無(wú)線通信的方式來(lái)傳輸信息,因此節(jié)點(diǎn)間的信息傳輸不能和有線通道一樣防護(hù)嚴(yán)密。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)主要面臨著5方面的安全問(wèn)題。對(duì)此可做分述如下。

    (1)安全機(jī)制缺失問(wèn)題?,F(xiàn)在常用的安全處理機(jī)制都是針對(duì)某一方面,且往往只能解決一方面的問(wèn)題,而無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)遭遇的攻擊卻會(huì)多種多樣,所以無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)尚未配備系統(tǒng)性的安全機(jī)制。

    (2)節(jié)點(diǎn)能量限制問(wèn)題。由于傳感器經(jīng)常被部署在較難實(shí)施監(jiān)控的地方,能夠給節(jié)點(diǎn)提供動(dòng)力的電池能量有限。

    (3)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)組織問(wèn)題。節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)組織有可能導(dǎo)致安全防護(hù)滯后。

    (4)節(jié)點(diǎn)物理安全問(wèn)題。

    (5)通信不穩(wěn)定問(wèn)題。

    粗糙集(Rough Set)是一種數(shù)據(jù)挖掘方法,可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間隱含的特征關(guān)系,將粗糙集引入到無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)中,可以將網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行約簡(jiǎn),減少網(wǎng)絡(luò)分類器輸入的向量數(shù)。同時(shí),利用改進(jìn)的支持向量機(jī)建立網(wǎng)絡(luò)分類器,實(shí)踐表明,本文所采用的方法可以有效地增強(qiáng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的抗攻擊能力。

    2 RS-SVM理論簡(jiǎn)介

    2.1粗糙集理論

    粗糙集理論認(rèn)為知識(shí)是一種分類能力,而人們的各種行為都是基于分辨對(duì)象的能力而發(fā)生的。將知識(shí)理解為劃分?jǐn)?shù)據(jù),劃分得到的每一集合則稱為概念。那些根據(jù)事務(wù)的特征差別將其分門別類的能力都可以看作是某種“知識(shí)”。論域中,相互間不可分辨的對(duì)象組成的集合是組成知識(shí)的顆粒(granule)。知識(shí)是有粒度的,粒度越小,能精確表達(dá)的概念越多。粒度的形式表示:不可分辨關(guān)系/等價(jià)類,粒度是知識(shí)的最小單位。粗糙集理論的主要思想是利用已有的知識(shí)庫(kù)來(lái)辨別不確定的知識(shí),或者利用已有的知識(shí)來(lái)替代其他的某些相似的知識(shí)。

    設(shè)R是一個(gè)等價(jià)的關(guān)系族,若:

    那么稱R為關(guān)系族中可省的,否則即為不可省的。

    設(shè)R中任意一個(gè)等價(jià)關(guān)系都是不可省的,此時(shí)R為獨(dú)立,相反則稱為依賴。

    此處令QP,若Q是獨(dú)立的,且IND(Q)=IND(P),則稱Q是等價(jià)關(guān)系族P的一個(gè)約簡(jiǎn)。

    P中所有不可省關(guān)系的集合記作CORE(P),P可以有多個(gè)約簡(jiǎn),以RED(P)表示P的所有約簡(jiǎn)集合,則有:

    設(shè)SP,稱S是P的Q約簡(jiǎn),當(dāng)且僅當(dāng)S是P的Q獨(dú)立的,且有POSp(Q)=POSs(Q),當(dāng)滿足此約簡(jiǎn)表時(shí)說(shuō)明決策表的約簡(jiǎn)是成功的。

    2.2 支持向量機(jī)理論

    支持向量機(jī)的核心是尋找一個(gè)超平面,超平面能夠?qū)⒈M可能多的點(diǎn)分割開(kāi)來(lái)。解決方法就是構(gòu)造一個(gè)在約束條件下的優(yōu)化問(wèn)題。具體地說(shuō),就是一個(gè)約束二次規(guī)劃問(wèn)題,求解該問(wèn)題,得到分類器。

    假設(shè)有線性可分樣本集{(xi,di)}Mi=1,其中M表示輸入樣本的數(shù)目,則對(duì)于線性可分模式所構(gòu)造的最優(yōu)分類超平面公式為:

    其中,w為可調(diào)的權(quán)值向量,b為偏值。

    支持向量的樣本點(diǎn)需要滿足的條件如下:

    為了處理不可分離數(shù)據(jù)點(diǎn)和數(shù)據(jù)噪音,引入松弛變量εiMi=1,則有:

    為了提高泛化能力和達(dá)到結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化,研究推得計(jì)算公式為:

    為了解決約束最優(yōu)問(wèn)題,引進(jìn)拉格朗日因子,最終可求得決策函數(shù)為:

    支持向量機(jī)適用于二分類問(wèn)題,而無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)是一個(gè)多分類問(wèn)題,利用二叉樹(shù)與森林的轉(zhuǎn)換原理,可以將多分類問(wèn)題變換為二分類問(wèn)題進(jìn)行處理,其基礎(chǔ)原理如圖1所示。

    2.3 狼群算法

    狼群算法是2013年提出的一種新型仿生算法,因?yàn)榫哂锌刂茀?shù)少,搜索路徑優(yōu),全局優(yōu)化能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),在很多優(yōu)化問(wèn)題中都取得了良好的應(yīng)用效果。

    假設(shè)狼群的空間是一個(gè)N×D的歐幾里得空間,其中N表示人工狼的數(shù)量,D為待尋優(yōu)的變量數(shù)。某一人工狼i的狀態(tài)可表示為:

    其中,Xid為第i 匹人工狼在欲尋優(yōu)的第d維變量空間中所處位置;人工狼所感知到的獵物氣味濃度可表示為Y=f(x),而Y就是目標(biāo)函數(shù)值;人工狼p和q之間的距離定義為其狀態(tài)向量間的Manhatan距離。

    基于RS-SVM的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型的核心思想為:先利用粗糙集理論對(duì)于收集到的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息進(jìn)行約簡(jiǎn),以便去除掉冗余信息,再將約簡(jiǎn)后得到的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息向量作為輸入信息輸入到無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵分類器中,輸出網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。這里,給出了該模型的設(shè)計(jì)原理如圖2所示。

    通過(guò)利用狼群算法進(jìn)行入侵檢測(cè)分類器的參數(shù)優(yōu)化,一方面可以降低誤警率,使得檢測(cè)結(jié)果更加可靠,另一方面可以提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)率,加快網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的速度,降低了算法的復(fù)雜程度,使得算法的運(yùn)行效率更高,從而消耗更少的能量。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    入侵檢測(cè)作為網(wǎng)絡(luò)主動(dòng)防御的重要措施,在維護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全方面發(fā)揮著重要作用。本實(shí)驗(yàn)表明,將粗糙集應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)特征約簡(jiǎn),可以更好地獲得網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)特征向量,通過(guò)狼群算法對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行優(yōu)化,極大地提高了網(wǎng)絡(luò)安全性能,因此,基于RS-SVM的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型對(duì)于實(shí)際的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)具有重要的實(shí)用價(jià)值。

    參考文獻(xiàn)

    [1]王子豪. 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)分析[J]. 山東工業(yè)技術(shù),2018(18):136.

    [2] 周棒棒,魏書(shū)寧,唐勇,等. 粗糙集屬性約簡(jiǎn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)算法[J]. 傳感器與微系統(tǒng),2019,38(1):122-125.

    [3] 盧帆,汪烈軍. 基于GA-LMBP算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)研究[J]. 激光雜志,2014,35(8):36-40.

    [4] 吳濤,溫巧燕,張華. 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的一種基于移動(dòng)Agent的動(dòng)態(tài)入侵檢測(cè)系統(tǒng)[J]. 軟件,2011,32(6):93-96.

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