7、基于贝叶斯模型的无线传感器网络恶意节点检测机制

基于贝叶斯模型的无线传感器网络恶意节点检测机制

1. 引言

在计算机网络迅速发展的背景下，无线传感器网络（WSN）的安全问题日益受到关注。为了检测WSN中的恶意节点，本文提出了一种基于贝叶斯模型的信任入侵检测机制。该机制在每个节点上实现基于误用的入侵检测系统（IDS），并通过贝叶斯模型计算节点的信任值。

2. 贝叶斯模型

贝叶斯模型（或贝叶斯推理）是一种利用贝叶斯规则根据新证据更新假设概率估计的推理方法。在本文中，使用贝叶斯模型计算WSN中传感器节点和簇头的信任值。

• 假设条件 ：假设节点发送的所有数据包相互独立。即如果一个数据包被发现是恶意数据包，下一个数据包是恶意数据包的概率仍为1/2。
• 相关术语 ：
  • (P(n_i : normal) = p)：表示第(i)个数据包正常的概率。
  • (V_i)：表示第(i)个数据包正常。
  • (n(N))：表示正常数据包的数量。
• 信任值计算 ：假设一个节点发送了(N)个数据包，其中(k)个被证明是正常的。根据二项分布和贝叶斯定理，可以得到计算信任值的公式：
  [P(V_{N+1} = 1|n(N) = k) = \frac{\int_{0}^{1} P(n(N) = k|p)f(p)p \cdot dp}{\int_{0}^{1} P(n(N) = k|p)f(p) \cdot dp} = \frac{k + 1}{N + 2}] <