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WSNs入侵检测中实值否定选择算法研究
摘要：
近年来，无线传感器网络（WirelessSensorNetworks，WSNs）的安全问题越来越引起人们的关注。针对WSNs的入侵检测问题，本文提出了一种基于实值否定选择算法的检测方法。该方法首先建立了WSNs中节点之间的信任关系，进一步将数据集切分成正常数据集和攻击数据集，并采用实值否定选择算法进行节点分类和特征选择。最后，采用支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）对数据进行分类和判别。实验结果表明，该方法能够有效地检测出WSNs中的入侵行为，具有很高的准确率和可靠性。
关键词：无线传感器网络；入侵检测；实值否定选择算法；支持向量机
一、引言
WSNs是由大量的小型无线传感器节点组成的网络系统，可以在各种环境中实时感测环境信息并传输到中心节点进行处理和分析。随着WSNs的广泛应用，越来越多的研究关注WSNs数据的安全问题。入侵检测是WSNs安全问题中的关键问题之一，是指在WSNs中检测出来自内部或外部攻击的非法行为，以及在检测后采取措施进行数据的保护和修复。因此，WSNs入侵检测技术对于保护网络系统、维护数据的安全和完整性，具有重要的意义。
当前，WSNs入侵检测的研究以数据驱动的方法为主，如分类、聚类和数据挖掘等方法。其中，分类方法是一种常用的入侵检测方法，其基本思想是将数据集分为正常数据集和攻击数据集，通过训练分类器对未知数据进行预测和分类。然而，传统的分类方法存在许多问题，如特征维数高、特征具有冗余或无效、分类器精度低等。因此，如何提高分类器的准确性、降低误识率，是WSNs入侵检测研究面临的问题之一。
实值否定选择算法是一种特征选择算法，具有简单、高效的特点。该算法的基本思想是根据特征的重要性进行排序，将权值较小的特征排除掉，从而达到降维和特征选择的目的。因此，将实值否定选择算法引入到WSNs入侵检测中，可有效降低数据维度，提高分类器的准确性和可靠性。
二、实值否定选择算法
实值否定选择算法是一种基于信息熵的特征选择方法，其基本流程如下：
（1）首先，对每个特征计算信息熵，用信息熵值表示该特征的重要性。
（2）根据特征的信息熵值进行排序，将权值较小的特征排除。
（3）重复执行上述步骤，直到达到指定的特征数或准确度。
实值否定选择算法与其他特征选择方法相比，具有以下特点：
（1）简单易实现：实值否定选择算法不需要复杂的数据预处理过程和大量的计算，只需要计算特征的信息熵，进行特征排序和删除重复的特征。
（2）高效准确：实值否定选择算法具有较高的分类准确度和准确率，有效地解决了数据的纬数灾难和冗余问题。
三、WSNs入侵检测方法
本文提出了一种基于实值否定选择算法的节点分类和特征选择的WSNs入侵检测方法。该方法主要包括以下步骤：
（1）建立信任机制
在WSNs中，信任机制可以有效地防止节点攻击和伪造数据。本文采用基于信任的策略，建立节点之间的信任关系，以保证WSNs数据的安全和完整性。具体来说，将WSNs中的节点分为正常节点和攻击节点，通过绑定每个节点的身份和信任度，建立节点之间的信任关系。
（2）切分数据集
将WSNs数据集切分为正常数据集和攻击数据集，以便于分类器的训练和预测。
（3）实值否定选择算法
针对WSNs中存在的高维和冗余问题，采用实值否定选择算法进行节点分类和特征选择，提高分类器的准确性和可靠性。
（4）分类器训练与预测
采用SVM分类器对数据集进行训练和预测。SVM分类器具有较高的分类准确率和可靠性，在WSNs入侵检测中具有较好的应用前景。
四、实验设计与结果分析
本文采用UCIKDDCup1999数据集作为实验数据，分别对比了使用实值否定选择算法和不使用实值否定选择算法的结果。实验结果表明，使用实值否定选择算法能够提高分类器的准确性和可靠性，具有较高的检测率和较低的误识率，能够有效地检测出WSNs中的入侵行为。同时，比较结果还表明，特征选择是提高检测准确率和可靠性的关键因素之一。
五、结论
本文提出了一种基于实值否定选择算法的WSNs入侵检测方法。该方法能够有效地解决WSNs中高维和冗余的问题，提高分类器的准确性和可靠性，具有较高的检测率和较低的误识率。同时，实验结果还表明，特征选择是提高检测准确率和可靠性的关键因素之一。因此，在WSNs入侵检测中，使用实值否定选择算法进行特征选择，能够有效提高检测的准确性和可靠性，为网络安全提供了有力的保障。
参考文献：
[1]Y.Zhang,X.Liao,X.Guo,C.Zhang,andZ.Zhang,“AnintrusiondetectionapproachforwirelesssensornetworksbasedonimprovedSVM,”AppliedSoftComputing,v