一种改进的基于树突细胞算法的无线传感器网络入侵检测系统

基于无线传感器网络入侵检测与人工免疫系统之间的相似性。 本文利用一种基于危险理论的AIS入侵检测算法(即树突细胞算法(DCA))的优势,设计了一种用于WSN的分布式分层入侵检测模型。 另外,由于DCA在其树突状细胞(DC)评估机制和淋巴决定机制方面的缺陷,因此误报率很高。 因此,本文针对数据融合理论的思想提出了一种改进的树突状细胞算法。 在该算法中,我们首先定义一个评分函数来评估DC部分中的DC上下文。 然后在淋巴部分,我们通过Dempster规则融合多个DC的评估以做出全局决策。 实验结果表明,提出的改进的基于DCA的IDS可以有效地提高准确率,而无需依赖于MCAV阈值,并且在灵活性和适应性上均具有优势。