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基于隐马尔可夫模型的无线传感器网络入侵检测研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 论文解决的问题和主要工作第12页
    1.4 论文组织结构第12-14页
第2章 相关技术第14-26页
    2.1 引言第14页
    2.2 无线传感器网络(WSN)第14-15页
        2.2.1 WSN应用领域第14页
        2.2.2 WSN的主要特点第14-15页
    2.3 WSN网络ZigBee协议第15-22页
        2.3.1 ZigBee协议的主要特点第15-16页
        2.3.2 ZigBee节点类型第16页
        2.3.3 ZigBee协议架构第16-19页
        2.3.4 ZigBee协议各层数据帧结构第19-22页
    2.4 隐马尔可夫模型概述第22-23页
    2.5 隐马尔可夫模型的三个基本问题第23-25页
        2.5.1 识别问题第23-24页
        2.5.2 最佳路径问题第24页
        2.5.3 建模问题第24-25页
    2.6 本章小结第25-26页
第3章 基于HMM的WSN入侵检测模型第26-38页
    3.1 引言第26页
    3.2 WSN的结构第26-29页
        3.2.1 星型网络结构第26-27页
        3.2.2 树簇型网络结构第27-28页
        3.2.3 网型网络结构第28页
        3.2.4 WSN网络结构分析第28-29页
    3.3 WSN的入侵特征第29-30页
        3.3.1 WSN物理层攻击第29页
        3.3.2 WSN网络层攻击第29-30页
    3.4 WSN的入侵检测方法第30-31页
        3.4.1 WSN入侵检测过程分析第30-31页
        3.4.2 WSN入侵检测方式分类第31页
    3.5 ZigBee通信协议分析第31-32页
    3.6 基于HMM的WSN入侵检测模型第32-34页
        3.6.1 Baum-Welch算法记忆正常状态的WSN第32-33页
        3.6.2 Forward-Backward算法检测攻击第33-34页
        3.6.3 确定WSN入侵检测应用HMM建模第34页
    3.7 基于HMM的WSN入侵检测模型流程设计第34-37页
        3.7.1 HMM在WSN入侵检测中的总体流程第34-35页
        3.7.2 应用Baum-Welch算法建模流程第35-36页
        3.7.3 应用Forward-Backward算法对WSN入侵检测流程第36-37页
    3.8 本章小结第37-38页
第4章 基于HMM的WSN入侵检测系统设计第38-51页
    4.1 引言第38页
    4.2 整体设计第38-39页
    4.3 硬件设计第39-42页
        4.3.1 传感器节点的选型第39-41页
        4.3.2 WSN网络结构设计第41-42页
    4.4 软件设计第42-50页
        4.4.1 Z-Stack协议栈第42-43页
        4.4.2 嗅探器的选型第43-45页
        4.4.3 WSN特征点序列化第45-49页
        4.4.4 WSN中基于HMM算法的入侵检测软件流程第49-50页
    4.5 本章小结第50-51页
第5章 实验仿真及结果分析第51-63页
    5.1 引言第51页
    5.2 WSN网络环境搭建第51-52页
    5.3 WSN网络正常通信的模拟第52-54页
    5.4 WSN的HMM实现第54-58页
        5.4.1 WSN帧收集第54-55页
        5.4.2 Baum-Welch算法建立HMM第55-58页
    5.5 基于HMM的WSN入侵检测仿真实验第58-61页
        5.5.1 WSN网络攻击实验第58-60页
        5.5.2 入侵检测实验第60-61页
    5.6 实验结果分析第61-62页
    5.7 本章小结第62-63页
第6章 全文总结与展望第63-64页
    6.1 本文的主要工作和总结第63页
    6.2 未来工作的展望第63-64页
参考文献第64-67页
致谢第67-68页
攻读硕学位期间发表的学术成果第68页

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