31、入侵者追踪与入侵检测传感器部署策略

入侵者追踪与入侵检测传感器部署策略

在网络安全领域,追踪攻击者和合理部署入侵检测传感器是保障网络安全的重要环节。下面将详细介绍基于MAC层异常的攻击者追踪方案以及入侵检测传感器的部署价值模型。

基于MAC层异常的攻击者追踪方案

在无线网络中,攻击者可能会发送大量数据包进行DoS或DDoS攻击。为了追踪这些攻击者,我们可以利用MAC层的异常信息作为攻击签名。

1. MAC层异常检测
  • 异常定义 :将MAC活动的异常定义为超出正常区间的值。每个节点将MAC活动信息(如冲突增加、繁忙时间、帧数等)作为时间序列数据进行采样,采样数量要足够大以反映平均网络使用模式,异常监测的单位时间设定为10秒。
  • 正常区间计算 :基于收集的样本,使用枢轴法计算置信区间为100(1 - α)%的正常区间,公式如下:
    [
    \overline{x} n \pm z {\alpha/2} \frac{\sigma}{\sqrt{n}} \approx \overline{x} n \pm z {\alpha/2} \frac{s_n}{\sqrt{n}}
    ]
    其中,(\overline{x}_n) 是样本均值,(\sigma) 是标准差,由于 (\sigma) 值未知,使用样本标准差 (s_n)。
  • 攻击签名 :超出正常范围的时间序列数据被定义为攻击签名,用于追踪攻击者。每个节点监测MAC层活动以检测异常,一旦发现异常,将其特征化为攻击签
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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