胡志鵬，魏立線* ，申軍偉，楊曉元，2

(1．武警工程學(xué)院電子技術(shù)系網(wǎng)絡(luò)與信息安全武警部隊(duì)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安710086;2．西安電子科技大學(xué)網(wǎng)絡(luò)信息安全教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安710071)

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)是由部署在檢測(cè)區(qū)域內(nèi)大量的廉價(jià)微型傳感器節(jié)點(diǎn)組成，通過(guò)無(wú)線通信方式形成的一個(gè)多跳的自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其目的是協(xié)作地感知、采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域中感知對(duì)象的信息，并以無(wú)線通信的方式發(fā)送給觀察者。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用極其廣泛，可用于軍事偵查、環(huán)境監(jiān)測(cè)和醫(yī)療衛(wèi)生等眾多領(lǐng)域［1］。

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)一般部署在無(wú)人值守的環(huán)境中，網(wǎng)絡(luò)部署區(qū)域的開(kāi)放特性和無(wú)線通信的廣播特性給網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)了極大的安全隱患［2－3］。盡管對(duì)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)的研究已較為成熟，但是由于無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)資源(如電源能量、通信能力和計(jì)算能力等)嚴(yán)重受限，使得傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中各種入侵檢測(cè)技術(shù)無(wú)法運(yùn)用在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中。

目前針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)提出了不少方法，常見(jiàn)的方法包括以下幾種。Denning［4］提出了五種統(tǒng)計(jì)分析方法，其中常用的有操作模型和基于馬爾科夫模型。操作模型主要針對(duì)系統(tǒng)中事件計(jì)數(shù)進(jìn)行度量，當(dāng)需要進(jìn)行分析的某個(gè)參數(shù)超過(guò)閾值的時(shí)候，就認(rèn)為發(fā)生了異常?；隈R爾科夫模型將不同類型的事件定義為狀態(tài)變量，并用狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣描述狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率。該模型可以發(fā)現(xiàn)異常的用戶命令和事件序列，而不僅僅局限于單個(gè)事件，它研究的對(duì)象往往是一些離散的事件流。Wenke Lee研究組和Stephanie Forrest研究組［5］主要是使用數(shù)據(jù)挖掘的分析方法，采用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)高度自動(dòng)化的分析原有的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，并從中挖掘出潛在的模式，預(yù)測(cè)出行為。除了以上檢測(cè)方法外，還有利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)先狀態(tài)自動(dòng)機(jī)、計(jì)算機(jī)免疫系統(tǒng)和基于代理等技術(shù)進(jìn)行無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)［6］。

本文提出了一種基于核Fisher判別分析的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)算法，利用核Fisher判別分析對(duì)比傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和已建立的入侵行為特征來(lái)判斷是否存在入侵行為。實(shí)驗(yàn)表明:本算法具有較低的誤報(bào)率和較高的檢測(cè)精度，同時(shí)也能降低檢測(cè)節(jié)點(diǎn)的能量消耗。

1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型

本文中的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型是一個(gè)被均勻的部署在某區(qū)域的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)可以劃分為若干個(gè)簇。每個(gè)簇內(nèi)的節(jié)點(diǎn)又可以劃分為簇頭節(jié)點(diǎn)和普通節(jié)點(diǎn)，簇頭節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)和控制簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)及其數(shù)據(jù)的融合，同時(shí)還要負(fù)責(zé)和Sink節(jié)點(diǎn)的通信。該網(wǎng)絡(luò)模型如圖1所示。

圖1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

其中Sink節(jié)點(diǎn)不受電量、存儲(chǔ)空間和計(jì)算能力等的限制，可以單獨(dú)運(yùn)行一套復(fù)雜的入侵檢測(cè)算法。由于該節(jié)點(diǎn)收集的信息比其它節(jié)點(diǎn)收集的信息要完整和全面的多，所以它能夠更容易的檢測(cè)出網(wǎng)絡(luò)中存在的入侵行為。一旦Sink節(jié)點(diǎn)檢測(cè)出網(wǎng)絡(luò)的異常行為，就會(huì)通過(guò)消息通知相應(yīng)的簇頭節(jié)點(diǎn)，簇頭節(jié)點(diǎn)在收到來(lái)自Sink節(jié)點(diǎn)的消息后，會(huì)將此消息在簇內(nèi)進(jìn)行廣播，這樣簇內(nèi)所有的節(jié)點(diǎn)就都會(huì)收到參數(shù)調(diào)整的消息，之后簇內(nèi)入侵檢測(cè)算法的參數(shù)就會(huì)得到相應(yīng)的調(diào)整，檢測(cè)節(jié)點(diǎn)就會(huì)用新的參數(shù)進(jìn)行檢測(cè)。

每一個(gè)簇內(nèi)包含N個(gè)節(jié)點(diǎn)作為入侵檢測(cè)節(jié)點(diǎn)，如果一個(gè)簇內(nèi)負(fù)責(zé)檢測(cè)入侵行為的節(jié)點(diǎn)中有超過(guò)R個(gè)節(jié)點(diǎn)認(rèn)為某一個(gè)節(jié)點(diǎn)是入侵節(jié)點(diǎn)，本算法就認(rèn)定此節(jié)點(diǎn)為入侵節(jié)點(diǎn)?？梢詫⑷肭止?jié)點(diǎn)的密鑰注銷，或在路由表中將其刪除［7］。具體流程如圖2所示。

圖2 入侵檢測(cè)流程圖

2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)算法

2．1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在的入侵行為

檢測(cè)節(jié)點(diǎn)可以收集表1中所列出的各種信息以便檢測(cè)各種類型的網(wǎng)絡(luò)入侵行為［8］。

表1 檢測(cè)信息

通過(guò)對(duì)每個(gè)檢測(cè)節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，就可以發(fā)現(xiàn)入侵行為，比如說(shuō)，黑洞攻擊就是無(wú)條件丟棄數(shù)據(jù)包，導(dǎo)致與其通信的節(jié)點(diǎn)在不停地進(jìn)行重傳，以達(dá)到耗盡與其通信節(jié)點(diǎn)能量的目的，所以監(jiān)測(cè)丟包率可以判斷是否發(fā)生了這類攻擊。

2．2 核Fisher判別分析原理

假設(shè)節(jié)點(diǎn)Xi上的多個(gè)網(wǎng)絡(luò)屬性形成一個(gè)d維的向量，d為被監(jiān)視屬性的個(gè)數(shù)。一個(gè)簇內(nèi)進(jìn)行監(jiān)測(cè)的節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)為n，其中n1個(gè)屬于收集到的正常工作節(jié)點(diǎn)ω1類的樣本記為個(gè)屬于一種入侵節(jié)點(diǎn)ω2類的樣本記為。如果能正確區(qū)分正常通信節(jié)點(diǎn)與入侵節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，就能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)入侵行為的檢測(cè)。

核Fisher線性判別就是一種能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)分類的算法，該算法需要解決的問(wèn)題是找到一個(gè)最好的投影方向(如圖3)，使樣本在這個(gè)方向上的投影能最容易分開(kāi)［8］。

圖3 核Fisher線性判別的基本原理

尋找最好投影方向的問(wèn)題，就是最大化廣義Rayleigh商:

分別是樣本的類間散度矩陣和類內(nèi)散度矩陣，而mi是各類樣本的均值向量，即

因此最大化J(ω)的本質(zhì)是要找到一個(gè)最好的方向來(lái)最大化投影后的類間散度，同時(shí)最小化這個(gè)方向上的類內(nèi)散度。

首先通過(guò)非線性映射，將輸入數(shù)據(jù)映射到一個(gè)高維特征空間中。設(shè)φ是輸入空間到某個(gè)特征空間F的非線性映射，要找到F中的線性判別需要最大化

這里ω∈F，Sb和Sw是F中相應(yīng)類間散度矩陣和類內(nèi)散度矩陣，即

其中

通常F的維數(shù)很高，不能直接求解。因此使用非線性支持向量機(jī)的核方法。這種方法是尋找算法的一種表達(dá)式，僅僅計(jì)算訓(xùn)練樣本的點(diǎn)積運(yùn)算，就能夠解決由于維數(shù)太高而無(wú)法計(jì)算的問(wèn)題。通過(guò)使用Mercer核函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，這些核函數(shù)k(x，y)計(jì)算了某個(gè)特征空間 F的點(diǎn)積運(yùn)算，即 k(x，y)=(φ(x)，φ(y))。本文使用RBF核函數(shù)

為了找到特征空間F的Fisher判別，首先得到按照輸入樣本的點(diǎn)積形式表示式(3)的表達(dá)式，然后用某個(gè)核函數(shù)來(lái)替代其中的點(diǎn)積運(yùn)算。根據(jù)再生核理論，F(xiàn)空間的任何解ωφ都是F空間中的訓(xùn)練樣本的線性組合，即

利用展開(kāi)式(6)和式(7)，并用核函數(shù)代替點(diǎn)積，于是有

式(3)中分子，利用式(4)和式(8)，可寫為

其中 M=(M1－M2)(M1－M2)T。

式(3)中分母，利用式(6)、式(7)及式(9)中的變換，得到

I是單位矩陣，Yi是所有元素為1/nj的矩陣。

將式(9)和式(10)代入式(3)，得到特征空間F的核Fisher判別分析，即最大化

求解可以通過(guò)求矩陣N－1M的特征值和特征向量就可求得上式的最優(yōu)解。

x到ω投影為

在實(shí)際應(yīng)用中為了防止N非正定，可以給N加上一個(gè)單位陣的倍數(shù)，即用矩陣Nμ代替矩陣N

I是單位矩陣。

2．3 基于二叉樹(shù)的KFDA多分類方法

由于核Fisher判別方法是針對(duì)二分類的情況，對(duì)于多分類的情況，可以將多類問(wèn)題分解為多個(gè)二分類問(wèn)題，本文使用二叉樹(shù)方法，每個(gè)分類器可以將一類數(shù)據(jù)的樣本分開(kāi)。具體地說(shuō)，就是在一個(gè)k類分類問(wèn)題中，先將k類問(wèn)題進(jìn)行排序，將第1類與第2…k類樣本進(jìn)行訓(xùn)練，作為第1個(gè)分類器，然后將第2類與第3…k類樣本進(jìn)行訓(xùn)練，作為第2個(gè)分類器，最后直到把k類數(shù)據(jù)分開(kāi)。以4類分類問(wèn)題為例，多類分類的二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)如圖4所示［9］。

圖4 4分類KFDA二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)

3 仿真實(shí)驗(yàn)

使用MATLAB2010b和NS2為仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，實(shí)驗(yàn)用數(shù)據(jù)來(lái)自KDDCup99網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集。KDDCup99是國(guó)際上最權(quán)威的入侵檢測(cè)測(cè)試數(shù)據(jù)集［10］。

3．1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理

KDDCup99數(shù)據(jù)集中包含了多種攻擊方式，主要可以分為4大類攻擊數(shù)據(jù)，Probe、Dos、U2R和R2L，還包含了正常通信的數(shù)據(jù)，因此可以用這5類數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

由于 Spoofed、Altered、Replayed Routing Information、Sinkhole、Sybil、Wormholes、Acknowledgment Spoofing這幾種攻擊在入侵前要進(jìn)行探測(cè)，所以把它們歸為Probe攻擊;Sinkhole、Wormholes and Hello Floods歸為U2R 攻擊，Spoofed、Replayed Routing Information、Sinkhole、Hello Floods這幾種攻擊是針對(duì)系統(tǒng)缺陷進(jìn)行攻擊，把它們歸為R2L攻擊，還有DOS攻擊［11］。

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)算法很多，幾乎任何一種分類方法都可以應(yīng)用其中，如果采用傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)算法，則需要檢測(cè)節(jié)點(diǎn)單獨(dú)運(yùn)行一套完整的分類算法。因?yàn)闊o(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)能量有限、計(jì)算能力有限，所以大多算法不能很好的應(yīng)用其中。就是針對(duì)傳感器的這個(gè)特點(diǎn)，才使用了核Fisher判別分析方法。

本算法最大的優(yōu)點(diǎn)是將整個(gè)計(jì)算過(guò)程和通信耗能都分為兩個(gè)部分，使絕大部分計(jì)算和通信能耗都集中在了資源不受限制的Sink節(jié)點(diǎn)，這樣就大大減少了檢測(cè)節(jié)點(diǎn)的負(fù)擔(dān)。在計(jì)算方面，首先令Sink節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，即使用核Fisher判別方法，計(jì)算出最優(yōu)方向ω∈F，ω的計(jì)算量對(duì)于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中普通節(jié)點(diǎn)來(lái)說(shuō)是較為巨大的，本文將ω的計(jì)算交給計(jì)算能力不受限制的Sink節(jié)點(diǎn)處理，把Sink節(jié)點(diǎn)計(jì)算出的ω廣播給簇內(nèi)各檢測(cè)節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)中檢測(cè)節(jié)點(diǎn)只需要將收集到的各個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)利用式(12)計(jì)算出樣本在ω方向上的投影，然后利用這些投影點(diǎn)進(jìn)行分類，由于得到的投影是一維模式，所以只需要找到一個(gè)合適的閾值即可分類。進(jìn)行上述處理就把分類器的計(jì)算拆分為了兩個(gè)部分:(1)計(jì)算ω;(2)計(jì)算ω方向上的投影并分類。而檢測(cè)節(jié)點(diǎn)只需要做第2個(gè)部分的計(jì)算，因此大大減少了檢測(cè)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算量。在通信能耗方面，通信能量主要是被發(fā)送信號(hào)所消耗，而接收信號(hào)所需能量是發(fā)送信號(hào)能耗的三分之一，這樣就使得通信中的能量消耗由資源不受限的Sink節(jié)點(diǎn)承擔(dān)。從而又大大減少了檢測(cè)節(jié)點(diǎn)的通信耗能。

3．2 性能測(cè)試

首先將核Fisher判別方法仿真實(shí)驗(yàn)，然后將其檢測(cè)結(jié)果與BP網(wǎng)絡(luò)、SVM方法進(jìn)行對(duì)比。四類攻擊分別使用核Fisher判別方法、BP網(wǎng)絡(luò)、SVM［12］進(jìn)行處理后的檢測(cè)率和誤檢測(cè)率如表2所示。

表2 檢測(cè)率與誤檢率

通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比，可以看出本方案在檢測(cè)精度上明顯高于BP網(wǎng)絡(luò)、和SVM。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，對(duì)于Probe攻擊、R2L攻擊、DOS攻擊可以有效檢測(cè)，并且誤檢率很低，但是對(duì)于U2R攻擊，3種方法的檢測(cè)率都普遍較低，并且誤檢率很高，主要原因是由于U2R類型攻擊樣本較少，分類器訓(xùn)練不足，導(dǎo)致檢測(cè)率不高。可見(jiàn)訓(xùn)練樣本對(duì)檢測(cè)較果起著至關(guān)重要的作用。

3．3 檢測(cè)平均能量

為了評(píng)估節(jié)點(diǎn)的平均能量開(kāi)銷，統(tǒng)計(jì)了無(wú)攻擊無(wú)檢測(cè)、無(wú)攻擊有檢測(cè)和有攻擊無(wú)檢測(cè)這3種情況下的能耗。因?yàn)樗惴ㄖ写蟛糠钟?jì)算在資源不受限制的Sink節(jié)點(diǎn)中進(jìn)行，所以，當(dāng)檢測(cè)節(jié)點(diǎn)運(yùn)行入侵檢測(cè)算法時(shí)，通信增加的能耗要遠(yuǎn)大于計(jì)算增加的能耗。因此在討論能耗問(wèn)題時(shí)只考慮檢測(cè)過(guò)程中的通信能耗。Chndrakasan［13－14］提出了一種能量消耗模型:

傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送k比特?cái)?shù)據(jù)所消耗的能量為

傳感器節(jié)點(diǎn)接收k比特?cái)?shù)據(jù)所消耗的能量為

其中εamp是信號(hào)放大器的放大倍數(shù)，Estatic是發(fā)送電路和接收電路的能耗，d是信號(hào)的發(fā)送距離。

通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，入侵檢測(cè)系統(tǒng)耗能如圖5所示。

圖5 能量消耗

從圖5中可以看出，在系統(tǒng)運(yùn)行的初期，耗能比較大，這是由于系統(tǒng)要提取特征，建立特征庫(kù)，并將特征向量廣播給檢測(cè)節(jié)點(diǎn)。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后，能耗降低，這是因?yàn)橄到y(tǒng)進(jìn)入檢測(cè)階段，通信開(kāi)銷減少。但是以后每經(jīng)過(guò)一個(gè)時(shí)間段，節(jié)點(diǎn)就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)耗能高峰，這是因?yàn)榻?jīng)過(guò)一段時(shí)間，系統(tǒng)需要重新收集信息、建立特征庫(kù)、并廣播特征向量。因?yàn)檎麄€(gè)算法中，絕大部分計(jì)算集中于資源不受限制的Sink節(jié)點(diǎn)?，F(xiàn)有的方案都將整個(gè)入侵檢測(cè)算法集中在檢測(cè)節(jié)點(diǎn)上，造成檢測(cè)計(jì)算量過(guò)大。通信能耗僅是接收特征向量，而特征向量?jī)H僅是一個(gè)N維數(shù)組，數(shù)據(jù)量極小，所以通信耗能也保持在一個(gè)較低水平。這樣就大大增加了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的壽命，檢測(cè)算法能在高檢測(cè)率的同時(shí)保持相對(duì)較低的能耗。

4 結(jié)論

本文針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自身的特點(diǎn)，將核Fisher判別分析運(yùn)用到無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)，提出了一種高效的入侵檢測(cè)算法，能夠有效的檢測(cè)出入侵行為，并具有較低的能耗。實(shí)驗(yàn)表明，該算法最大的優(yōu)點(diǎn)是檢測(cè)率高，檢測(cè)節(jié)點(diǎn)能耗低。但是對(duì)于U2R類攻擊本算法檢測(cè)率較低，對(duì)于篡改攻擊，偽造攻擊還未能檢測(cè)。因此，如何對(duì)U2R攻擊方式進(jìn)行有效的檢測(cè)是下一步研究工作的重點(diǎn)。

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