40、无线传感器网络中的动态入侵检测与距离分析

无线传感器网络中的动态入侵检测与距离分析

1. DISSN 动态入侵检测系统

1.1 DISSN 操作流程

DISSN(Dynamic Intrusion Detection System for Shared Sensor Networks)是一种用于共享传感器网络的动态入侵检测系统。其操作流程如下:
1. 激活上下文管理器 :入侵检测系统首先激活上下文管理器,以更新上下文信息。
2. 等待信息并检查 :上下文管理器等待来自安全环境子系统的外部上下文信息,并定期检查传感器的内部上下文信息。
3. 更新数据库并通知 :当上下文发生变化时,上下文管理器更新上下文信息数据库,并通知动态安全管理器上下文已更改,以激活 DISSN 的其他操作。
4. 发送信息并决策 :动态安全管理器将新的上下文信息发送给安全规则管理器,以确定应采取的行动。
5. 处理信息并确定安全级别 :安全规则管理器接收到新的上下文信息后,将其与安全规则数据库中的信息一起处理,以确定给定应用程序的适当安全级别。
6. 验证决策并更改控制 :如果新推荐的安全级别与当前安全级别不同,动态安全管理器激活弹性管理器以验证决策并更改安全控制。
7. 请求网络管理器并检查共识 :弹性管理器接收到更改安全级别的决策后,请求网络管理器向其他传感器发送消息,并等待一定数量的消息以检查是否有共识更改安全级别。
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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