基于Bayes改进方法的WSN节点信任模型研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 1 绪论 | 第13-18页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·国内外研究历程 | 第14-16页 |
| ·本文的工作安排 | 第16-18页 |
| 2 入侵检测系统概述 | 第18-28页 |
| ·入侵检测简介 | 第18-20页 |
| ·入侵检测系统发展 | 第18-19页 |
| ·入侵检测系统概念 | 第19-20页 |
| ·入侵检测系统分类 | 第20-22页 |
| ·入侵检测的技术方法 | 第22-25页 |
| ·异常入侵检测 | 第22-23页 |
| ·误用入侵检测 | 第23-25页 |
| ·入侵检测系统的体系结构 | 第25-27页 |
| ·集中式协同结构 | 第25-26页 |
| ·层次式协同结构 | 第26-27页 |
| ·完全分布式协同结构 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 WSN数据采集软件设计及入侵检测分析 | 第28-40页 |
| ·WSN数据采集软件系统设计 | 第28-32页 |
| ·无线传感器网络 | 第28-29页 |
| ·WSN数据采集软件系统介绍 | 第29页 |
| ·数据采集软件系统设置 | 第29-30页 |
| ·数据采集软件的数据采集 | 第30-32页 |
| ·入侵检测在WSN中的应用 | 第32-38页 |
| ·传感器节点的体系结构 | 第32-34页 |
| ·WSNs安全指标 | 第34页 |
| ·WSNs入侵攻击分类 | 第34-36页 |
| ·WSNs入侵检测的重要性 | 第36-37页 |
| ·WSNs入侵检测的特点 | 第37页 |
| ·WSNs入侵检测系统产生误警原因 | 第37-38页 |
| ·WSNs中节点行为入侵检测模型 | 第38-39页 |
| ·检测模型评估 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 WSNs节点信任度计算模型的研究 | 第40-51页 |
| ·有关WSNs节点信任度的定义 | 第40-43页 |
| ·信任度模型 | 第40-42页 |
| ·贝叶斯模型 | 第42-43页 |
| ·基于Bayes改进方法的节点信任度模型 | 第43-48页 |
| ·惩罚因子 | 第43页 |
| ·IBM与节点信任度拟合 | 第43-45页 |
| ·NTM-IBM模型的直接信任计算 | 第45-47页 |
| ·NTM-IBM模型的推荐信任计算 | 第47-48页 |
| ·NTM-IBM模型算法分析 | 第48页 |
| ·模型分析 | 第48-50页 |
| ·NTM-IBM的模型分析 | 第48-50页 |
| ·方案分析 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 实验结果 | 第51-59页 |
| ·仿真平台简介 | 第51页 |
| ·仿真实验环境分析 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-58页 |
| ·NTM-IBM模型的信任收敛性 | 第53页 |
| ·样本先验方差对NTM-IBM模型的影响 | 第53-54页 |
| ·诽谤攻击对NTM-IBM模型信任的影响 | 第54-55页 |
| ·入侵模型的检测率与漏检率分析 | 第55-57页 |
| ·耗能分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 作者简历 | 第66页 |
