| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织与安排 | 第14-15页 |
| 第二章 恶意WiFi攻击检测模型及物理层信道特征 | 第15-24页 |
| 2.1 恶意WiFi攻击模型 | 第15-17页 |
| 2.1.1 恶意WiFi概述 | 第15页 |
| 2.1.2 恶意WiFi分类 | 第15-16页 |
| 2.1.3 恶意WiFi攻击检测模型 | 第16-17页 |
| 2.2 RSSI检测算法模型 | 第17-19页 |
| 2.2.1 基于RSSI信号强度定位模型 | 第17-19页 |
| 2.2.2 基于RSSI强度指纹恶意WiFi检测方法 | 第19页 |
| 2.3 物理层信道状态特征 | 第19-23页 |
| 2.3.1 物理层信道状态特征 | 第19-20页 |
| 2.3.2 基于物理层信道状态特征的节点定位技术 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于物理层信道状态特征的Sybil攻击检测研究 | 第24-39页 |
| 3.1 物理层信道状态特征的Sybil攻击模型 | 第24-25页 |
| 3.2 多重信号分类算法 | 第25-26页 |
| 3.3 Sybil攻击检测算法 | 第26-29页 |
| 3.3.1 算法概述 | 第26-28页 |
| 3.3.2 消噪模块 | 第28页 |
| 3.3.3 运动检测模块 | 第28-29页 |
| 3.4 静态攻击检测算法 | 第29-34页 |
| 3.4.1 自适应多重信号分类算法 | 第29-31页 |
| 3.4.2 静态Sybil攻击检测算法 | 第31-34页 |
| 3.5 动态攻击检测算法 | 第34-37页 |
| 3.5.1 CSI运动检测原理 | 第34页 |
| 3.5.2 特征提取 | 第34-36页 |
| 3.5.3 基于DBSCAN聚类的动态检测算法 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于群体感知的恶意双胞胎攻击检测研究 | 第39-48页 |
| 4.1 恶意双胞胎攻击模型 | 第39-40页 |
| 4.2 恶意双胞胎攻击检测系统概述 | 第40-41页 |
| 4.3 Landmark区域的CSI和RSSI | 第41-42页 |
| 4.4 恶意双胞胎攻击检测模块 | 第42-46页 |
| 4.4.1 AoA&RSSI特征提取 | 第42-44页 |
| 4.4.2 区域定位模型 | 第44-45页 |
| 4.4.3 恶意双胞胎攻击检测算法 | 第45-46页 |
| 4.5 群体感知模块 | 第46-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 恶意WiFi攻击检测实验设计与分析 | 第48-56页 |
| 5.1 Sybil攻击检测研究实验设计与分析 | 第48-52页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第48页 |
| 5.1.2 不同客户端波达角度估计 | 第48-49页 |
| 5.1.3 静态场景中检测Sybil节点 | 第49-50页 |
| 5.1.4 DBSCAN聚类准确度 | 第50-51页 |
| 5.1.5 动态Sybil攻击检测 | 第51-52页 |
| 5.2 恶意双胞胎攻击检测研究实验设计与分析 | 第52-55页 |
| 5.2.1 实验环境 | 第52-53页 |
| 5.2.2 群体感知的定位模型的讨论 | 第53-54页 |
| 5.2.3 攻击检测算法的准确性分析 | 第54-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 论文和科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |