摘要
提出基于稳定性、安全性、簇大小选择和簇首节点合理选择的方法,从逻辑上对整个网络进行了簇的划分并选出最佳簇首节点,引入基于自回归模型的间隙性异常识别,实现了在簇首节点上执行自动检测网络流量异常和自动报警的功能。实验证明了该方法的有效性。
This paper proposed an approach based on stability,security,cluster size selection and rational cluster head node choice,which divides the entire network into clusters logically and selects the best head node.With a intermittent anomaly identification based on the auto-regressive(AR)model,it achieves automatic detection of network traffic anomalies on the head node of the cluster and automatic alarm.Experiments show the effectiveness of the proposed method.
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第3期144-147,共4页
Computer Science
基金
江苏省自然科学重大研究项目:无线传感网的安全感知与全域安全控制(BK2011023)
江苏省自然科学基金:无线传感网安全风险的全域感知
评估与控制(BK2011370)
国家自然科学基金:信息系统的安全风险跟踪评价与动态预测(6090302)资助
关键词
攻击风险监测
簇移动传感网
自回归
Monitoring program on risk of attack
Cluster
Mobile sensor network
Auto-regressive