移動自組織網(wǎng)絡入侵檢測關鍵技術研究.pdf

1、移動Ad Hoe網(wǎng)絡可以通過終端的自主組網(wǎng)來完成用戶之間的信息交流，使他們更好的協(xié)同工作，從而彌補沒有可使用的網(wǎng)絡通信技術設施的缺陷，因此具有廣泛的應用前景。但其獨有的多跳、自組織、動態(tài)變化的網(wǎng)絡拓撲、能量受限的網(wǎng)絡節(jié)點和信道資源、分布式控制和存在單向無線信道等特點，使其更容易受到攻擊，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡安全體系不再適用。
　　 本論文圍繞移動Ad Hoc網(wǎng)絡入侵檢測技術進行了較深入的研究。
　　 對基于特征選擇的入侵檢測技術進

2、行研究。針對網(wǎng)絡流量過大，入侵檢測效率不高的問題，研究人員開始對處理統(tǒng)計數(shù)據(jù)方法的研究，研究去除冗余特征、保留能夠反映系統(tǒng)狀態(tài)的重要特征的方法，即特征選擇算法。首先分析基于信息增益的特征選擇算法、基于主成分分析的特征選擇算法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的特征選擇算法和基于支持向量機的特征選擇算法四種特征選擇算法的基本原理，然后通過仿真比較加入特征選擇算法和未加特征選擇算法的檢測正確率，還有不同類型特征選擇算法的檢測準確率。仿真結果表明，基于特征選擇算

3、法的性能優(yōu)于基于全部特征的性能，IG特征選擇算法的性能優(yōu)于PCA特征選擇算法的性能，SVM分類性能優(yōu)于BP算法。
　　 對入侵檢測特征選擇算法進行深入研究。首先分析了基于信息增益的特征選擇算法的研究現(xiàn)狀，然后給出了一種基于信息增益及遺傳算法的特征選擇算法的基本原理，并分析了該算法存在的缺點。在此基礎上，提出了一種基于信息增益及SVM的特征選擇算法，給出了該算法的工作流程，首先根據(jù)信息增益對特征值進行分組，然后對分組后的特征值集合

4、根據(jù)SVM算法選擇特征值的最佳組合，也就是分類正確率最高的特征組合。最后通過MATLAB軟件仿真，得到這兩種算法的特征選擇結果，并仿真比較這兩種特征選擇算法的檢測準確率，結果表明改進算法在提高檢測率和降低誤檢率性能方面的有效性。
　　 對基于簇的Ad Hoc網(wǎng)絡入侵檢測結構分簇算法進行深入研究。首先分析了四種現(xiàn)有的經(jīng)典分簇算法的特點及各自的優(yōu)缺點。然后針對AOW進行改進，提出了一種多維參量分簇算法。最后通過仿真比較該算法和AOW