基于流量预测的传感器网络拒绝服务攻击检测方案

被引：32

作者：

曹晓梅 ^{[1
]}

韩志杰 ^{[2
]}

陈贵海 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

[2] 苏州大学计算机科学与技术系

来源：

计算机学报 | 2007年 / 10期

关键词：

无线传感器网络; 入侵检测; 线性预测; ARMA模型; 拒绝服务攻击;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

在无线传感器网络中,如何准确和迅速地检测拒绝服务攻击,以保障网络设施的可用性,是一个极具挑战性的安全问题.文中采用线性预测技术,为传感器节点建立了简单高效的ARMA(2,1)流量预测模型,进而为传感器网络设计了一种基于流量预测的拒绝服务攻击检测方案——TPDD.在该方案中,每个节点独立地完成流量预测和异常检测,无须特殊的硬件支持和节点之间的合作;为了提高方案的检测准确度,提出了一种报警评估机制,减少预测误差或信道误码所带来的误报.模拟实验结果表明,ARMA(2,1)模型具有较高的预测精度,能够实时地预测传感器网络流量;TPDD方案能够在较少的资源开销下,迅速、有效地检测拒绝服务攻击.

引用

页码：1798 / 1805

页数：8

共 9 条

[1] Intrusion detection for routing attacks in sensor networks [J].