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基于流量预测的传感器网络拒绝服务攻击检测方案
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:《计算机学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京210093, [2]南京邮电大学计算机学院,南京210003, [3]苏州大学计算机科学与技术系,江苏苏州215006
  • 相关基金:本课题得到国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2006CB303000)、国家自然科学基金(60573131,60673]54)、江苏省自然科学基金(BK2005208,BG2007039)以及河南省科技攻关项目基金(072102210044)资助.
中文摘要:

在无线传感器网络中,如何准确和迅速地检测拒绝服务攻击,以保障网络设施的可用性,是一个极具挑战性的安全问题.文中采用线性预测技术,为传感器节点建立了简单高效的ARMA(2,1)流量预测模型,进而为传感器网络设计了一种基于流量预测的拒绝服务攻击检测方案——TPDD.在该方案中,每个节点独立地完成流量预测和异常检测,无须特殊的硬件支持和节点之间的合作;为了提高方案的检测准确度,提出了一种报警评估机制,减少预测误差或信道误码所带来的误报.模拟实验结果表明,ARMA(2,1)模型具有较高的预测精度,能够实时地预测传感器网络流量;TPDD方案能够在较少的资源开销下,迅速、有效地检测拒绝服务攻击.

英文摘要:

In wireless sensor networks, how to accurately and rapidly detect denial of service (DOS) attacks, so as to ensure the availability of network infrastructure, is one of the most challenging security problems. This paper proposes a simple and efficient ARMA (2,1) traffic predic- tion model for sensor nodes based on linear prediction technique. Then a lightweight DoS attacks detection scheme, TPDD (Traffic Prediction based DoS attack Detection), is designe'd for wireless sensor networks. In TPDD, each node acts independently when predicting the traffic and detecting anomaly. Neither special hardware nor noders cooperation is needed. Furthermore, a mechanism evaluating reliability of alert is developed to reduce the false alerts caused by prediction or channel error. Simulation results show that ARMA (2,1) model can predict sensor network traffic precisely and swiftly; TPDD is an efficient DoS attacks detection scheme which can quickly detect DoS attacks with less resource overhead.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433