摘要
针对无线传感器网络免疫入侵检测中否定选择算法采用r-连续位二进制串匹配度作为亲和力,检测率低且无法反映WSNs在一段时间内的动态特性这一现象,提出采用RNS-WSNs算法,该算法用一段时间内属性值的变化率构成向量作为抗原和抗体,通过计算向量间的曼哈顿距离作为亲和力。在NS3上模拟WSNs进行实验,结果显示在能量消耗相当且误报率相同的情况下,RNS-WSNs算法具有更高的检测率。
The negative selection algorithm in intrusion detections （IDs） for wireless sensor networks （WSNs） generally adopts the r-continuous binary string matching mechanism, which leads to low detec- tion rate and cannot reflect the dynamic features of WSNs in a period of time. Aiming at the problem, we present a real value negative selection algorithm called RNS-WSNs, which uses the change rate of the attribute value during an interval of time as the antigen and antibody, and the Manhattan distance be tween the two vectors as the affinity. Simulation results on network simulator 3 show that the real-value negative selection algorithm has higher detection rate under the same energy consumption and false posi-tive rate.
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2016年第9期1818-1822,共5页
Computer Engineering & Science
基金
国家自然科学基金(61172168)
黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12541130)
关键词
无线传感器网络
人工免疫
否定选择
实值
wireless sensor networks （WSNs）
artificial immune
negative selection
real-value
作者简介
张凤斌（1965-），男，河北献县人，博士，教授，博士生导帅，CCF高级会员（30536S），研究方向为网络与信息安伞。E-mail：zhangfb@hrbust．edu．cn
杨秋杰（1991-），男，山东诸城人，硕士生，研究方向为网络与信息安全。E—mail：yangqq411@163．com
席亮（1983-），男，河北邢台人，博士，副教授，研究方向为人工智能及应用、网络与信息安全。E—mail：xiliang@hrbust．edu．cn
