1、“.....我们在中设置防御开销值,当防御失败时则系统开销为文献冯登国张阳张玉清信息安全风险评估综述通信学报,中华人民共和国标准信息安全风险评估指南。模型介绍现有的系统大体分为两种类型基于异常的检测基于误用的检测。前者准要针对未知类型攻击的防范,其误报率较高。基于攻击模式挖掘的入侵检测系统在无线传感器网络中的应用测下次攻击的起始时间。为详细说明该方法,我们首先引入如下参数攻击间隔时间,预计间隔时间,平均攻击间隔时间,用以计算平均攻击间隔时间的间隔数,攻击模式,具体结构如图所示。图攻击防御时序图小结通过在不同条件下对模型的防御验证,即便是面对最坏的基于攻击模式挖掘的入侵检测系统在无线传感器网络中的应用原稿容可作为模型今后改进的研究重点。参考文献冯登国张阳张玉清信息安全风险评估综述通信学报,中华人民共和国标准信息安全风险评估指南......”。

2、“.....提出了基于异常检测及误用检测的可预测入侵检测算法。仿真结果证明,该在分析为离散型随机过程,即当进程处于时间状态,防御系统做出判断,而进程将在时间将执行结果反馈给防御系统,并将自身状态迁移至。当节点最终计算所得的开销值得小于阈值时,则认为该节点安全。当节点计算所得开销大于等于阈值时,认为该节点处于高危状态模型的防御验证,即便是面对最坏的情况即高频率攻击和低规律性攻击时,模型的防御成功比率同样能达到及,基本能够满足般情况下对于网络的安全性要求,故该模型验证成功。但通过实验我们发现,在防御模型展开初期,因为存在必要的计算及判断过程,仍旧存在防御真空期。该内正误识做出防御而未发动攻击负误识未做出防御而发动攻击正确判断做出防御且发动攻击。我们在中设置防御开销值,当防御失败时则系统开销为。在此基础上,防御系统属性的基础上......”。

3、“.....仿真结果证明,该在分析现有网络攻击的情况下,系统可预测全网内的高危节点,并采取相对应的防范措施,有效提高网络运行安全水平。即攻击者和防御者相互独立中还部署有预测进程,来预测在未来时刻可能发生的攻击的类型。自身还具有学习机制,可随时更新历史数据,对预测结果进行修正,并据此对高危节点进行预判断。由介绍可知,如图所示,假设工作在个分层聚类的中。全网节点被人为地分为两类增强型节点,普通节点,。者比例大体为。其中增强性节点较之普通节点部署有额外的防篡改硬件系统及内存,具有个节点正在受到攻击或处于潜在的高危状态,并决定是否对其采取相应的保护措施。中需要预设阈值ν,当开销值大于ν时,判断该节点处受到攻击或处于高危状态,对其所在的区域采取保护措施。基于攻击模式挖掘的入侵检测系统在无线传感器网络中的应用原稿。普通节点,。者比例大体为......”。

4、“.....具有较高的安全性和数据处理能力,可直接同部署有的根节点进行数据通信。普通节点的电池续航能力及数据处理能力相对较弱,可能在下时刻受到攻击。攻击模式挖掘模型在本系统中,模型记录所有已知攻击者的行为和攻击类型集合。利用这些信息组建数据库实现攻击模式挖掘及时间戳分析,用以预测未来可能发生的攻击类型及攻击时间。时间戳分析以所有攻击的间隔时间为研究对象,藉此预中还部署有预测进程,来预测在未来时刻可能发生的攻击的类型。自身还具有学习机制,可随时更新历史数据,对预测结果进行修正,并据此对高危节点进行预判断。由介绍可知,容可作为模型今后改进的研究重点。参考文献冯登国张阳张玉清信息安全风险评估综述通信学报,中华人民共和国标准信息安全风险评估指南。摘要本文在无线传感器固有属性的基础上,提出了基于异常检测及误用检测的可预测入侵检测算法。仿真结果证明......”。

5、“.....藉此预测下次攻击的起始时间。为详细说明该方法,我们首先引入如下参数攻击间隔时间,预计间隔时间,平均攻击间隔时间,用以计算平均攻击间隔时间的间隔数,攻击模式,具体结构如图所示。图攻击防御时序图小结通过在不同条件下对基于攻击模式挖掘的入侵检测系统在无线传感器网络中的应用原稿模型环境假设网络拥堵作为研究中必须面临的问题不是本文研究所设计的内容。通过大量的文献阅读我们发现,在网络中,采取分层聚类的方式组网可有效解决网络拥堵问题,并大幅度提高网络延展性。因此,本文假设所有网络均采取分层聚类的方式,回避了网络拥堵问题容可作为模型今后改进的研究重点。参考文献冯登国张阳张玉清信息安全风险评估综述通信学报,中华人民共和国标准信息安全风险评估指南。摘要本文在无线传感器固有属性的基础上,提出了基于异常检测及误用检测的可预测入侵检测算法。仿真结果证明,该在分析取分层聚类的方式......”。

6、“.....在该模型中,每个节点部署有统的开销函数。当个节点受到攻击或接收到未知信息时,相关信息将被发送至节点。节点再将相关数据告知部署有的根节点。根节点结合收到的数据判断哪断。由介绍可知,为离散型随机过程,即当进程处于时间状态,防御系统做出判断,而进程将在时间将执行结果反馈给防御系统,并将自身状态迁移至。当节点最终计算所得的开销值得小于阈值时,则认为该节点安全。当节点计算所得开销大于,可将自己获取的相关信息传递至。模型环境假设网络拥堵作为研究中必须面临的问题不是本文研究所设计的内容。通过大量的文献阅读我们发现,在网络中,采取分层聚类的方式组网可有效解决网络拥堵问题,并大幅度提高网络延展性。因此,本文假设所有网络均采中还部署有预测进程,来预测在未来时刻可能发生的攻击的类型。自身还具有学习机制,可随时更新历史数据,对预测结果进行修正,并据此对高危节点进行预判断。由介绍可知......”。

7、“.....系统可预测全网内的高危节点,并采取相对应的防范措施,有效提高网络运行安全水平。如图所示,假设工作在个分层聚类的中。全网节点被人为地分为两类增强型节点,模型的防御验证,即便是面对最坏的情况即高频率攻击和低规律性攻击时,模型的防御成功比率同样能达到及,基本能够满足般情况下对于网络的安全性要求,故该模型验证成功。但通过实验我们发现,在防御模型展开初期,因为存在必要的计算及判断过程,仍旧存在防御真空期。该内有较高的安全性和数据处理能力,可直接同部署有的根节点进行数据通信。普通节点的电池续航能力及数据处理能力相对较弱,可将自己获取的相关信息传递至。基于攻击模式挖掘的入侵检测系统在无线传感器网络中的应用原稿。摘要本文在无线传感器固有等于阈值时,认为该节点处于高危状态,可能在下时刻受到攻击。攻击模式挖掘模型在本系统中,模型记录所有已知攻击者的行为和攻击类型集合......”。

8、“.....用以预测未来可能发生的攻击类型及攻击时间。时间戳分析以基于攻击模式挖掘的入侵检测系统在无线传感器网络中的应用原稿容可作为模型今后改进的研究重点。参考文献冯登国张阳张玉清信息安全风险评估综述通信学报,中华人民共和国标准信息安全风险评估指南。摘要本文在无线传感器固有属性的基础上,提出了基于异常检测及误用检测的可预测入侵检测算法。仿真结果证明,该在分析。在此基础上,防御系统中还部署有预测进程,来预测在未来时刻可能发生的攻击的类型。自身还具有学习机制,可随时更新历史数据,对预测结果进行修正,并据此对高危节点进行预判模型的防御验证,即便是面对最坏的情况即高频率攻击和低规律性攻击时,模型的防御成功比率同样能达到及,基本能够满足般情况下对于网络的安全性要求,故该模型验证成功。但通过实验我们发现,在防御模型展开初期,因为存在必要的计算及判断过程......”。

9、“.....该内原稿。即攻击者和防御者相互独立非零和性。因为防御和进攻相对独立,假如节点被部署了防御措施,而其实际未被攻击,则部分网络资源被浪费,但这部分资源并不对攻击者产生影响。如表所示,与攻击者之间的相互关系集合可做如下定义最小破坏未做情况即高频率攻击和低规律性攻击时,模型的防御成功比率同样能达到及,基本能够满足般情况下对于网络的安全性要求,故该模型验证成功。但通过实验我们发现,在防御模型展开初期,因为存在必要的计算及判断过程,仍旧存在防御真空期。该内容可作为模型今后改进的研究重点。参考,可能在下时刻受到攻击。攻击模式挖掘模型在本系统中,模型记录所有已知攻击者的行为和攻击类型集合。利用这些信息组建数据库实现攻击模式挖掘及时间戳分析,用以预测未来可能发生的攻击类型及攻击时间。时间戳分析以所有攻击的间隔时间为研究对象,藉此预中还部署有预测进程,来预测在未来时刻可能发生的攻击的类型......”。