适应多类型Insider Attack的入侵检测与精确定位方法的研究

在无线传感网络（WSN）中，少量Compromised Node发起的各种类型的内部攻击将严重影响着网络可用性，甚至能够导致整个网络瘫痪。对于部属在边界和敌对环境下的WSN，还可能面临一定区域范围内Compromised Node占多数的情况，甚至网络被分割的问题，如何测量和定位WSN中的不可信区域（Compromised Area）成为一个新的安全问题。本项目针对WSN中节点资源受限的环境，研究一种适应多种内部攻击类型的恶意节点侦测技术和精确定位方法。该方法基于局部节点行为的相似性，采用属性侦测、相关性分析和协作表决的方法对Compromised Node进行探测和定位，通过局部消息交换模式降低节点的计算复杂度和通信负荷。并在此基础上，进一步研究WSN中不可信区域的探测和界定方法，为大规模WSN的部署和应用提供基础安全保护策略，为部属在边界和敌对环境下的WSN的安全评估提供理论基础。