WSN中免疫危险理论驱动的分布式入侵检测算法DDCA研究

该篇论文深入探讨了无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）中的入侵检测技术，特别是在利用免疫危险理论进行优化方案设计方面。作者孔令超和张凤斌的研究工作受到国家自然科学基金项目“免疫动态自适应机制研究”（项目编号61172168）的支持，显示出他们在网络安全领域的专业素养。 在WSN中，传统的资源受限问题使得设计高效的入侵检测系统成为一个挑战。论文提出了一个名为分布式树突状细胞算法（Distributed Dendritic Cell Algorithm, DDCA）的创新方法。在这个模型中，每个传感器节点被赋予树突状细胞或淋巴结的功能，这种设计模仿了人体免疫系统的运作方式，能够有效地识别并处理网络中的异常行为，如拥塞攻击。 通过实验模拟，DDCA在检测性能和能耗方面展现出显著的优势。相比于传统的自我-非我模型算法，DDCA能更准确地捕捉到潜在威胁，并在资源有限的环境中保持较高的检测效率。这表明，将免疫危险理论应用于WSN的入侵检测，不仅提高了系统的安全性，还优化了能源消耗，对于保障WSN的稳定运行具有实际意义。 作者孔令超专注于网络与信息安全领域，而张凤斌作为教授级别的研究人员，他的电子邮件地址zhangfb@hrbust.edu.cn可供有兴趣的人士进一步交流和获取研究细节。该论文的中图分类号为TP393，意味着它属于计算机科学和技术类别的信息安全研究，对相关领域的学者和实践者来说是一份有价值的参考资料。 这篇论文为WSN的入侵检测提供了一个新颖且实用的方法，展示了免疫危险理论如何在实际场景中发挥作用，为无线传感器网络的安全防护开辟了新的思路。