基于观察的轻量化WSN选择性转发攻击检测新策略

本文主要探讨了轻量级无线传感器网络（Lightweight Wireless Sensor Networks, LWSNs）中的选择性转发攻击检测问题。随着LWSNs在诸多领域的广泛应用，其安全性面临着严峻挑战，特别是选择性转发攻击，这种内部攻击由于其隐蔽性和破坏性，对网络的稳定性和数据完整性构成严重威胁。由于传感器节点的资源有限，传统的攻击检测方法如多跳确认机制虽然能够检测攻击，但会增加通信开销，降低网络寿命；信任评估方案虽然能识别恶意节点，但静态的信任阈值可能导致误检，并增加网络节点的负担；学习自动机相关方案虽然能提高检测灵活性，但仍存在对某些特定攻击类型的检测不足，且奖惩参数设定较为固定。 为解决这些问题，本文提出了一种名为LSFAD（Lightweight Selective Forwarding Attack Detection）的新型检测方案。LSFAD的核心思想是利用基站作为关键观察点，通过比较源节点通过正常路径与异常路径转发的数据包数量差异来识别攻击。当基站发现某一源节点的数据包转发异常减少时，这可能表明路径上存在恶意节点进行选择性转发攻击。这种方案的优势在于它简化了通信需求，降低了对网络资源的消耗，提高了检测的实时性和准确性，同时通过动态调整学习自动机的奖惩参数，增强了对不同攻击行为的适应性。 LSFAD方案旨在通过减少通信负担和提高检测效率来增强LWSNs的安全性，避免了传统方法的局限性。然而，实际部署时还需考虑到环境因素的影响以及可能存在的噪声干扰，以确保攻击检测的可靠性。此外，未来的研究可以进一步优化算法性能，如采用机器学习技术对攻击模式进行预测，或者开发更智能的自适应策略来应对复杂多变的攻击场景，从而提升整个网络的防御能力。