27、无线传感器网络中的DDoS攻击建模与检测

无线传感器网络中的DDoS攻击建模与检测

1. 引言

无线传感器网络(WSNs)由成百上千个被称为传感器或传感器节点的小型设备组成。这些节点的板载内存资源有限,限制了可存储的应用程序、代码和数据的大小,大多数为高性能计算设备设计的应用程序和程序无法直接在传感器节点的小内存空间中运行。

传感器节点的片上处理能力远低于标准桌面处理器。这类网络通常具有根拓扑结构,根节点是一个称为基站的计算设备。与标准传感器节点相比,基站功率更大、寿命更长,具有更大的存储容量和更高的通信带宽。基站的操作包括信息传播、网络初始化、节点激活和撤销任务,以及与其他WSN的接口。

传感器节点通常部署在恶劣且难以到达的环境中,用于监测和报告现实世界的事件,如丛林火灾监测、建筑结构监测、战场监测和监视等。每个传感器节点都容易受到来自网络内部或外部的各种攻击。

拒绝服务(DoS)攻击是指一组恶意实体针对受害者发起的攻击,旨在使其无法为合法客户端提供服务。攻击者通过利用系统/协议级漏洞或迫使受害者执行计算密集型任务(如Diffie - Hellman密钥交换中的大整数幂运算)来实现攻击目标。

分布式拒绝服务(DDoS)攻击则是一种洪水攻击,不依赖于特定的网络或系统级弱点,而是利用网络线路速率和受害者处理能力之间的不对称性。攻击者在破坏或控制网络中的客户端机器后,聚集大量主机同时向受害者发送无用数据包,导致受害者端请求泛滥,流量强度足以使受害者或其网络瘫痪。

由于传感器网络的无线特性和传感器节点的资源受限性质,攻击者很容易成功发动此类攻击。我们对无线传感器网络中的DDoS攻击进行建模,并提出一种基于集中式神经网络的检测方案。

2. 无线传感
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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