陳雪芳

（閩西職業(yè)技術(shù)學(xué)院 實(shí)訓(xùn)實(shí)驗(yàn)管理中心，福建 龍巖 364021）

1 基于AL-SVM 算法的網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)處理

結(jié)合AL-SVM 算法，按照數(shù)據(jù)格式說(shuō)明、數(shù)據(jù)項(xiàng)定義、特征提取的遞進(jìn)操作步驟，對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的入侵?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行處理。

1.1 數(shù)據(jù)格式與說(shuō)明

AL-SVM 算法主要針對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中信息安全管理中心所提供的數(shù)據(jù)連接文件進(jìn)行分析與處理，為方便后續(xù)檢測(cè)指令的運(yùn)行，與無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的所有原始數(shù)據(jù)均用“data”代替。經(jīng)過(guò)處理后的data數(shù)據(jù)主要具有如下屬性：目的端口號(hào)、URL 地址、響應(yīng)長(zhǎng)度、響應(yīng)碼、源端口號(hào)、本地緩存、網(wǎng)站來(lái)路等。由于入侵信息所屬的網(wǎng)絡(luò)層次不同，其所具有的影響能力也不同，但都屬于“string”型的連接文件［1］。這些數(shù)據(jù)信息處理除了可以提高原始data數(shù)據(jù)所需的標(biāo)記信息，還可以根據(jù)信息文件的具體供給類(lèi)型，對(duì)其進(jìn)行記錄，同時(shí)也可按照數(shù)據(jù)項(xiàng)定義標(biāo)準(zhǔn)，為其分配必要的IP 檢測(cè)地址，這也是完善無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)環(huán)境的必要處理環(huán)節(jié)。表1 為入侵?jǐn)?shù)據(jù)所屬的格式類(lèi)型及其示例說(shuō)明條件。

表1 （續(xù)）

1.2 數(shù)據(jù)項(xiàng)定義

數(shù)據(jù)項(xiàng)定義的處理步驟相對(duì)簡(jiǎn)單，需要同時(shí)知道一組“data”數(shù)據(jù)的初始檢測(cè)系數(shù)與實(shí)際檢測(cè)系數(shù)，并在AL-SVM 算法的作用下，建立二者之間的數(shù)值映射關(guān)系。該項(xiàng)技術(shù)理論的應(yīng)用綜合考慮了主動(dòng)學(xué)習(xí)與支持向量機(jī)算法的執(zhí)行過(guò)程，規(guī)定初始檢測(cè)系數(shù)作為第一階“int”關(guān)聯(lián)值，實(shí)際檢測(cè)系數(shù)作為第二階“int”關(guān)聯(lián)值［2］。在不違背無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)目的端口號(hào)與URL 地址的前提下，通過(guò)節(jié)點(diǎn)與數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的方式，將所有入侵信息排列成可供網(wǎng)絡(luò)主機(jī)直接檢測(cè)的形式，一方面避免在加密處理過(guò)程中入侵信息對(duì)其他網(wǎng)絡(luò)信息文件造成的干擾，另一方面也可減輕蠕蟲(chóng)信息與免疫節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系強(qiáng)度，并在適當(dāng)時(shí)機(jī)由網(wǎng)絡(luò)主機(jī)完全切斷。設(shè)e代表“data”數(shù)據(jù)的第一階“int”關(guān)聯(lián)值，r代表“data”數(shù)據(jù)的第二階“int”關(guān)聯(lián)值，聯(lián)立上述物理量，可將無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的入侵?jǐn)?shù)據(jù)項(xiàng)定義為

式中，qe表示第一階“int”關(guān)聯(lián)值影響下的URL 地址信息；qr表示第二階“int”關(guān)聯(lián)值影響下的URL地址信息；umin表示AL-SVM 算法作用下入侵?jǐn)?shù)據(jù)信息的最小網(wǎng)絡(luò)目的端口號(hào)；umax表示入侵?jǐn)?shù)據(jù)信息的最大網(wǎng)絡(luò)目的端口號(hào)。

1.3 特征提取

特征提取可根據(jù)入侵?jǐn)?shù)據(jù)在無(wú)限傳感器網(wǎng)絡(luò)中所屬階層的不同，對(duì)其進(jìn)行必要的檢測(cè)處理，且由于AL-SVM 算法的存在，在對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取時(shí)，必須借助最少兩個(gè)階段的“int”關(guān)聯(lián)數(shù)值［3］。無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)理論來(lái)自于數(shù)理統(tǒng)計(jì)中常見(jiàn)的變量獨(dú)立性統(tǒng)計(jì)思想，應(yīng)用入侵?jǐn)?shù)據(jù)的特征值，來(lái)判斷源數(shù)據(jù)是否具備獨(dú)立性［4］。若兩者之間始終保持相互獨(dú)立關(guān)系，則證明該類(lèi)型入侵?jǐn)?shù)據(jù)的存在，沒(méi)有影響無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)所具備的信息判別能力，在后續(xù)的檢測(cè)處理過(guò)程中，可對(duì)此類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)娜コ?；若兩者之間的相互獨(dú)立關(guān)系不存在，則證明該類(lèi)型入侵?jǐn)?shù)據(jù)的存在嚴(yán)重影響了無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)所具備的信息判別能力，在后續(xù)的檢測(cè)處理過(guò)程中，必須對(duì)此類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行完全去除［5］。設(shè)β代表入侵?jǐn)?shù)據(jù)在無(wú)限傳感器網(wǎng)絡(luò)中所屬階層的信息檢測(cè)承擔(dān)量，s0代表入侵?jǐn)?shù)據(jù)的特征值，聯(lián)立式（1），可將基于AL-SVM 算法的入侵?jǐn)?shù)據(jù)特征提取結(jié)果表示為

2 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)

針對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)，從分簇?zé)o線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)、入侵檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型、檢測(cè)信息采集與分析等方面展開(kāi)研究。

2.1 分簇?zé)o線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)

分簇?zé)o線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)是常規(guī)傳感器網(wǎng)絡(luò)的一種特殊表現(xiàn)形式，具有極為廣泛的應(yīng)用空間。這種網(wǎng)絡(luò)模式將一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)分割成多個(gè)節(jié)點(diǎn)集合，且每一個(gè)集合中的所有節(jié)點(diǎn)統(tǒng)稱(chēng)為一個(gè)簇組織，每個(gè)簇組織中都存在一個(gè)獨(dú)立的簇頭節(jié)點(diǎn)。在ALSVM 算法的作用下，簇頭節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)管理該簇組織內(nèi)的所有節(jié)點(diǎn)，并可對(duì)其中的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行融合處理，同時(shí)還要與無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的Sink 節(jié)點(diǎn)保持?jǐn)?shù)據(jù)通信關(guān)系（如圖1 所示）［6］。這種分簇形式的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)能夠最大程度上將節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)通信控制在較小的傳輸范圍內(nèi)（也就是簇內(nèi)傳輸環(huán)境），最重要的是可有效減少平級(jí)Sink 節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)通信，從而大大降低無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的通信開(kāi)銷(xiāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)生命周期的充分延長(zhǎng)，這也是新型無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)能夠較好彌補(bǔ)原有數(shù)據(jù)加密缺陷的主要原因［7］。

圖1 分簇?zé)o線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)

2.2 入侵檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型

入侵檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型如圖2 所示。由于Sink 節(jié)點(diǎn)在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中不受計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間、電子數(shù)量等物理?xiàng)l件的限制影響，在實(shí)施入侵檢測(cè)指令的過(guò)程中，可將“分簇”思想理解為一種全新的檢測(cè)處置理論，且可在模型化框架的作用下，直接針對(duì)Sink 節(jié)點(diǎn)所承載的網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)與清除處理［8］。此外，Sink 節(jié)點(diǎn)在入侵檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型中所能收集到的數(shù)據(jù)信息量要遠(yuǎn)比其他類(lèi)型節(jié)點(diǎn)全面的多，這也是該類(lèi)型節(jié)點(diǎn)能夠更輕易感知到無(wú)限傳感器網(wǎng)絡(luò)內(nèi)存在數(shù)據(jù)入侵行為的主要原因。一旦Sink 節(jié)點(diǎn)處檢測(cè)到異常入侵?jǐn)?shù)據(jù)存在后，整個(gè)入侵檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型就會(huì)通過(guò)所傳輸指令的具體類(lèi)型，對(duì)簇頭節(jié)點(diǎn)的連接請(qǐng)求進(jìn)行回復(fù)。此外，由于簇頭節(jié)點(diǎn)所處位置的特殊性，當(dāng)其收到Sink 節(jié)點(diǎn)傳輸消息后，會(huì)借助入侵檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型在整個(gè)簇內(nèi)結(jié)構(gòu)中進(jìn)行廣播，進(jìn)而使所有簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)都能得到已有數(shù)據(jù)入侵無(wú)限傳感器網(wǎng)絡(luò)的消息指令，之后所有簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)會(huì)同時(shí)進(jìn)行連接狀態(tài)調(diào)整，直至確定數(shù)據(jù)信息所處的實(shí)際檢測(cè)位置［9］。

圖2 入侵檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型

2.3 檢測(cè)信息采集與分析

Sink 節(jié)點(diǎn)作為無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)指令的發(fā)起者，其自身感知能力始終優(yōu)于網(wǎng)絡(luò)體系內(nèi)的其他簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)，能夠在AL-SVM 算法作用下，準(zhǔn)確檢測(cè)出發(fā)生數(shù)據(jù)入侵行為的具體位置，從而對(duì)其進(jìn)行定向的清除與處理［10］。檢測(cè)信息采集作為入侵檢測(cè)指令執(zhí)行的必要操作環(huán)節(jié)，所采集到的信息可以數(shù)據(jù)文件的形式傳輸至無(wú)限傳感器網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)位置，以便于借助檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型，通知位于簇頭處的Sink 節(jié)點(diǎn)，從而加強(qiáng)傳感器網(wǎng)絡(luò)所具備的抵抗入侵能力。由于Sink 節(jié)點(diǎn)的接入形式與其他簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)不完全相同，針對(duì)所檢測(cè)到入侵信息所執(zhí)行的反應(yīng)行為也基本不同。針對(duì)該類(lèi)型節(jié)點(diǎn)所采集到的檢測(cè)信息進(jìn)行如下分析：設(shè)mmax代表Sink節(jié)點(diǎn)所能承載的最大入侵信息數(shù)值量，m'max代表簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)所能承載的最大入侵信息數(shù)值量，mˉ代表簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)所能承載的入侵信息數(shù)值量均值，聯(lián)立式（2），可將無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)信息采集與分析結(jié)果表示為

式中，f1、f2分別代表兩個(gè)不同的簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)檢測(cè)系數(shù)權(quán)限量，規(guī)定下角標(biāo)物理系數(shù)值越大，該權(quán)限量的數(shù)量級(jí)水平越高。

至此，完成對(duì)AL-SVM 算法及Sink 節(jié)點(diǎn)檢測(cè)能力的分析，實(shí)現(xiàn)基于AL-SVM 算法的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)研究。

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

為檢驗(yàn)基于AL-SVM 算法無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)，需要搭建一個(gè)仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，并引入蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)對(duì)象。在實(shí)際實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，在實(shí)驗(yàn)室主機(jī)中安裝關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù)，一方面負(fù)責(zé)對(duì)節(jié)點(diǎn)免疫能力進(jìn)行檢測(cè)，另一方面記錄蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)在傳感器網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)際傳輸速率。

3.1 實(shí)驗(yàn)室環(huán)境

在軟件方面，實(shí)驗(yàn)組傳感器主機(jī)搭載ALSVM 算法，對(duì)照組傳感器主機(jī)搭載MATLAB 算法。在面對(duì)等量蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)時(shí)，二者可同時(shí)執(zhí)行矩陣運(yùn)算、用戶(hù)界面創(chuàng)建、編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā)等指令。在核心內(nèi)容方面，實(shí)驗(yàn)組傳感器主機(jī)和對(duì)照組傳感器主機(jī)均由開(kāi)發(fā)環(huán)境和輔助工具箱兩類(lèi)應(yīng)用元件共同組成，且出于實(shí)驗(yàn)公平性考慮，兩臺(tái)主機(jī)設(shè)備均搭載相同的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)模型。實(shí)驗(yàn)所用傳感器主機(jī)設(shè)備如圖3所示。

圖3 實(shí)驗(yàn)用傳感器主機(jī)設(shè)備

3.2 仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)

通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證AL-SVM 算法在解決無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)問(wèn)題方面的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，從節(jié)點(diǎn)免疫數(shù)量、蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)傳輸速率兩個(gè)方面分析檢測(cè)模型的性能。為適應(yīng)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用需求，檢測(cè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，具體的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如表2所示。

表2 模擬實(shí)驗(yàn)參數(shù)

根據(jù)表2 可知，無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)簇節(jié)點(diǎn)每隔60 s 向周?chē)W(wǎng)絡(luò)環(huán)境中廣播一個(gè)具有入侵能力的蠕蟲(chóng)數(shù)據(jù)包，已達(dá)到干擾無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的實(shí)際應(yīng)用需求。

3.3 節(jié)點(diǎn)免疫數(shù)量檢測(cè)

簇節(jié)點(diǎn)免疫數(shù)量能夠反應(yīng)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)加密方面的執(zhí)行能力，一般情況下，單位時(shí)間內(nèi)具有免疫能力的簇節(jié)點(diǎn)數(shù)量越少，無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)所具有的數(shù)據(jù)加密能力也就越強(qiáng)，反之則越弱。節(jié)點(diǎn)免疫數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)如表3所示。

表3 節(jié)點(diǎn)免疫數(shù)量統(tǒng)計(jì)

表3 中，“Nor”代表正常情況下蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)所感染的免疫節(jié)點(diǎn)數(shù)量，“Pro”代表單次蠕蟲(chóng)攻擊可能感染的免疫節(jié)點(diǎn)數(shù)量，“DoS”代表穩(wěn)定蠕蟲(chóng)攻擊所感染的免疫節(jié)點(diǎn)數(shù)量。

分析表3 可知，在第1 h 的實(shí)驗(yàn)時(shí)間內(nèi)，實(shí)驗(yàn)組“DoS”指標(biāo)的數(shù)值量始終保持為60 Mb，而對(duì)照組“DoS”指標(biāo)的數(shù)值量卻一直保持不斷上升的變化狀態(tài)，初始值為96 Mb，也遠(yuǎn)高于實(shí)驗(yàn)組穩(wěn)定值60 Mb。實(shí)驗(yàn)組“Nor”指標(biāo)則基本保持先上升、再下降的數(shù)值變化趨勢(shì)，均值水平達(dá)到93.7 Mb；對(duì)照組“Nor”指標(biāo)則出現(xiàn)了兩次明顯的數(shù)值上升趨勢(shì)，整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的最小值也達(dá)到了180 Mb，遠(yuǎn)高于實(shí)驗(yàn)組均值93.7 Mb。實(shí)驗(yàn)組“Pro”指標(biāo)則在連續(xù)下降趨勢(shì)后，開(kāi)始出現(xiàn)上升，均值水平達(dá)到33.5 Mb；對(duì)照組“Pro”指標(biāo)則保持先下降、再上升的數(shù)值變化趨勢(shì)，整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的最小數(shù)值也達(dá)到了198 Mb，遠(yuǎn)高于實(shí)驗(yàn)組均值33.5 Mb。在第2 h的實(shí)驗(yàn)時(shí)間內(nèi)，實(shí)驗(yàn)組“Nor”指標(biāo)保持上升、下降交替出現(xiàn)的數(shù)值變化趨勢(shì)，全局平均值達(dá)到90 Mb；對(duì)照組“Nor”指標(biāo)則出現(xiàn)了兩次明顯的數(shù)值上升變化趨勢(shì)與兩次明顯的數(shù)值下降變化趨勢(shì)，全局最小值也達(dá)到了182 Mb，與實(shí)驗(yàn)組均值相比，上升了92 Mb。實(shí)驗(yàn)組“Pro”指標(biāo)始終保持相對(duì)混亂的數(shù)值變化趨勢(shì)，但整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的均值水平相對(duì)較低，僅能達(dá)到34.7 Mb；對(duì)照組“Pro”指標(biāo)出現(xiàn)了一次明顯的數(shù)值上升趨勢(shì)和一次相對(duì)模糊的數(shù)值上升趨勢(shì)，整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的最小數(shù)值也達(dá)到了196 Mb，與實(shí)驗(yàn)組均值相比，上升了161.3 Mb。實(shí)驗(yàn)組“DoS”指標(biāo)數(shù)值量始終保持為60 Mb，對(duì)照組“DoS”指標(biāo)數(shù)值量始終保持為103 Mb，前者數(shù)值水平明顯低于后者。

綜上可認(rèn)為，在AL-SVM 算法的支持下，蠕蟲(chóng)攻擊行為在單位時(shí)間內(nèi)所能感染的免疫簇節(jié)點(diǎn)數(shù)量明顯下降，可有效增強(qiáng)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)加密能力。

3.4 蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)傳輸速率檢測(cè)

蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)傳輸速率可反應(yīng)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)認(rèn)證方面的執(zhí)行能力，通常情況下，蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)的傳輸速率越慢，無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)認(rèn)證能力也就越強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)詳情如圖4所示。

圖4 蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)傳輸速率統(tǒng)計(jì)

分析圖4 可知，在第1 h 的實(shí)驗(yàn)時(shí)間內(nèi)，實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)的傳輸速率檢測(cè)均值水平相對(duì)較高，且對(duì)照組曲線(xiàn)基本完全位于實(shí)驗(yàn)組曲線(xiàn)上部。在第2 h的實(shí)驗(yàn)時(shí)間內(nèi)，實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)的傳輸速率檢測(cè)均值水平相對(duì)較低，對(duì)照組曲線(xiàn)基本也始終位于實(shí)驗(yàn)組曲線(xiàn)上部。

從實(shí)際數(shù)值的角度來(lái)看，在第1 h 的實(shí)驗(yàn)時(shí)間內(nèi)，實(shí)驗(yàn)組蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)傳輸速率最大值達(dá)到8.9 Mb/s，最小值低至1.1 Mb/s，二者間差值為7.8 Mb/s。對(duì)照組蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)傳輸速率最大值達(dá)到26.0 Mb/s，最小值達(dá)到6.0 Mb/s，二者間差值為20.0 Mb/s，遠(yuǎn)高于實(shí)驗(yàn)組數(shù)值水平。在第2 h 的實(shí)驗(yàn)時(shí)間內(nèi)，實(shí)驗(yàn)組蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)傳輸速率最大值達(dá)到8.7 Mb/s，最小值低至1.7 Mb/s，二者間差值為7.0 Mb/s。對(duì)照組蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)傳輸速率最大值達(dá)到25.4 Mb/s，最小值達(dá)到5.8 Mb/s，二者間差值為19.6 Mb/s，遠(yuǎn)高于實(shí)驗(yàn)組數(shù)值水平。

從極大值角度來(lái)看，在第1 h的實(shí)驗(yàn)時(shí)間內(nèi)，實(shí)驗(yàn)組蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)傳輸速率最大值達(dá)到8.9 Mb/s，與對(duì)照組蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)傳輸速率最大值26.0 Mb/s相比，下降了17.1 Mb/s。在第2 h 的實(shí)驗(yàn)時(shí)間內(nèi)，實(shí)驗(yàn)組蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)傳輸速率最大值達(dá)到8.7 Mb/s，與對(duì)照組蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)傳輸速率最大值25.4 Mb/s相比，下降了16.7 Mb/s。

從極小值角度來(lái)看，在第1 h 的實(shí)驗(yàn)時(shí)間周期內(nèi)，實(shí)驗(yàn)組蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)傳輸速率最小值達(dá)到1.1 Mb/s，與對(duì)照組蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)傳輸速率最小值6.0 Mb/s 相比，下降了4.9 Mb/s。在第2 h 的實(shí)驗(yàn)時(shí)間周期內(nèi)，實(shí)驗(yàn)組蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)傳輸速率最小值達(dá)到1.7 Mb/s，與對(duì)照組蠕蟲(chóng)攻擊數(shù)據(jù)傳輸速率最小值5.8 Mb/s相比，下降了4.1 Mb/s。

4 結(jié)語(yǔ)

隨著AL-SVM 算法無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用，無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)認(rèn)證方面存在的弊端性問(wèn)題得到有效解決，不僅可為網(wǎng)絡(luò)模型提供更深層次的保護(hù)，也可實(shí)現(xiàn)對(duì)蠕蟲(chóng)類(lèi)入侵?jǐn)?shù)據(jù)的有效抵御，具備較強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用可行性。