无线传感器网络中的拒绝服务攻击检测：基于流量预测的方案

"基于流量预测的传感器网络拒绝服务攻击检测方案" 本文主要探讨了在无线传感器网络中如何有效地检测和防止拒绝服务攻击的问题。无线传感器网络由于其独特的部署环境和有限的资源，使得其安全问题尤为突出。拒绝服务攻击是其中一种严重威胁网络正常运行的攻击方式，它通过淹没网络通信，导致节点无法处理正常的服务请求，从而降低网络的可用性和效率。 文章提出了一个基于流量预测的检测方案——TPDD（Traffic Prediction-based Denial of Service Detection）。此方案采用了线性预测技术，特别是ARMA（自回归滑动平均模型）中的ARMA(2,1)模型，为传感器节点建立了一个简单且高效的流量预测模型。ARMA模型在时间序列分析中被广泛用于预测未来的值，通过学习过去的流量模式来预测未来的网络流量。 在TPDD方案中，每个传感器节点都能够独立地执行流量预测和异常检测任务，无需依赖额外的硬件支持或节点间的协作，这大大降低了实现的复杂性。此外，为了提高检测的准确性，该方案还引入了一种报警评估机制，旨在减少由于预测误差或信道错误导致的误报，从而提高了检测的可靠性。 模拟实验结果显示，ARMA(2,1)模型在预测传感器网络流量方面表现出高精度，并能实时跟踪流量变化。而TPDD方案则能在有限的资源消耗下，快速有效地识别拒绝服务攻击，确保网络的稳定运行。 关键词涉及了无线传感器网络、入侵检测、线性预测、ARMA模型和拒绝服务攻击，这些关键词揭示了研究的核心内容和技术手段。文章的研究背景包括了国家“九七三”项目、国家自然科学基金以及江苏省和河南省的科技攻关项目，体现了这一研究的重要性和实际应用价值。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的、基于流量预测的拒绝服务攻击检测方法，对于保障无线传感器网络的安全性具有重要的理论和实践意义。通过运用ARMA模型进行流量预测，并结合异常检测策略，该方案在资源有限的传感器网络环境中实现了高效、准确的攻击检测。