监测无线传感器网络节点入侵的方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种监测无线传感器网络节点入侵的方法，能够对无线传感器网络中各个网络节点在传输数据时的接收信号强度指示和链路质量指示分别进行基于数学形态学的聚类算法、基于距离的聚类算法、以及基于层次的聚类算法，根据得到的三个聚类结果确定最终聚类结果，并根据最终聚类结果和无线传感器网络中节点数量的大小关系，判断是否存在非法入侵的网络节点。可见，该方法融合了三种聚类方法得到最终的聚类结果，因此聚类结果更加准确，可信度更高，有效的实现了监测无线传感器网络中非法入侵节点的目的。此外，本发明专利技术还提供了一种监测无线传感器网络节点入侵的装置、设备及计算机可读存储介质，其作用与上述方法的作用相对应。

Method, Device and Equipment for Monitoring Intrusion of Wireless Sensor Network Nodes

The invention discloses a method for monitoring the intrusion of wireless sensor network nodes, which can carry out clustering algorithm based on mathematical morphology, clustering algorithm based on distance, and hierarchical clustering for the received signal strength indication and link quality indication of each wireless sensor network node when transmitting data, respectively. Class algorithm determines the final clustering results based on the three clustering results, and judges whether there are illegal intrusive network nodes according to the relationship between the final clustering results and the number of nodes in wireless sensor networks. It can be seen that this method combines three clustering methods to get the final clustering results, so the clustering results are more accurate and more reliable, and effectively achieve the purpose of monitoring illegal intrusion nodes in wireless sensor networks. In addition, the invention also provides a device, a device and a computer readable storage medium for monitoring the intrusion of wireless sensor network nodes, whose functions correspond to those of the above methods.

【技术实现步骤摘要】
监测无线传感器网络节点入侵的方法、装置及设备
本专利技术涉及无线网络安全领域，特别涉及一种监测无线传感器网络节点入侵的方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着网络技术的发展，无线网络已经走入生活的方方面面，无线网络的安全也开始引起越来越多的关注。解决无线传感网络安全问题通常采用加密和认证的方法，加密可以保证攻击者即使获得传输的密文消息也不能破解得出明文消息，认证可以保证消息来自合法的节点以及验证消息是否被修改过。但是，以上两种方法属于被动防御而且不能实现入侵监测。采用加密或认证的方法来保证数据传输的安全，其计算复杂度和能耗较高，系统成本高昂，且最重要的是加密或认证的方法很少能支持入侵监测，当一个无线传感网络中出现恶意节点的入侵时，无法实时地监测到此节点的攻击，因而其安全性受到限制。可见，如何解决提供一种可靠的监测无线传感器网络节点入侵的方法，非常具有研究意义。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种监测无线传感器网络节点入侵的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用以解决传统无线传感器网络因无法实施监测入侵节点导致安全性较低的问题。为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种监测无线传感器网络节点入侵的方法，包括：确定无线传感器网络中各个网络节点在传输数据时的接收信号强度指示和链路质量指示；利用基于数学形态学的聚类算法对所述链路质量指示进行聚类，得到第一聚类结果；利用基于距离的聚类算法对所述接收信号强度指示和所述链路质量指示进行聚类，得到第二聚类结果；利用基于层次的聚类算法对所述接收信号强度指示和所述链路质量指示进行聚类，得到第三聚类结果；根据所述第一聚类结果、所述第二聚类结果、所述第三聚类结果，确定最终聚类结果；根据所述最终聚类结果和所述无线传感器网络中的节点数量的大小关系，判断所述无线传感器网络中是否存在非法入侵的网络节点。其中，所述根据所述第一聚类结果、所述第二聚类结果、所述第三聚类结果，确定最终聚类结果包括：预先分别为所述第一聚类结果、所述第二聚类结果、所述第三聚类结果赋予第一权重系数、第二权重系数、第三权重系数，其中，所述第一权重系数、第二权重系数、以及所述第三权重系数的和为1；根据所述第一聚类结果、所述第二聚类结果、所述第三聚类结果，以及所述第一权重系数、第二权重系数、第三权重系数，确定最终聚类结果；所述根据所述最终聚类结果和所述无线传感器网络中的节点数量的大小关系，判断所述无线传感器网络中是否存在非法入侵的网络节点包括：判断所述最终聚类结果是否大于所述无线传感器网络中的节点数量；若大于，则所述无线传感器网络中存在非法入侵的网络节点。其中，所述第一权重系数、所述第二权重系数、以及所述第三权重系数均为1/3。其中，所述利用基于数学形态学的聚类算法对所述链路质量指示进行聚类，得到第一聚类结果包括：根据所述链路质量指示，确定链路质量阶梯曲线，所述链路质量阶梯曲线的横坐标为采样序号，纵坐标为所述链路质量指示；确定所述链路质量阶梯曲线与横坐标轴之间的子图区域；利用数学形态学中的侵蚀运算对所述子图区域进行多次运算，得到多个微粒分数；根据所述微粒分数，确定微粒分布曲线；根据所述微粒曲线，确定所述第一聚类结果。其中，所述利用基于距离的聚类算法对所述接收信号强度指示和所述链路质量指示进行聚类，得到第二聚类结果包括：根据所述接收信号强度指示和所述链路质量指示，确定数据联合分布图，所述联合分布图的横坐标为所述接收信号强度指示，纵坐标为所述链路质量指示；利用所述基于距离的聚类算法根据所述数据联合分布图进行第一预设次数的聚类运算，得到多个聚类结果；确定所述聚类结果中平均轮廓值最大的聚类结果，并将所述平均轮廓值最大的聚类结果作为所述第二聚类结果。其中，所述利用基于层次的聚类算法对所述接收信号强度指示和所述链路质量指示进行聚类，得到第三聚类结果包括：根据所述接收信号强度指示和所述链路质量指示，确定所述数据联合分布图；利用所述基于层次的聚类算法根据所述数据联合分布图进行聚类运算，得到树状图；通过第二预设次数的截取方式对所述树状图进行截取，确定多个聚类结果；确定所述聚类结果中平均轮廓值最大的聚类结果，将所述平均轮廓值最大的聚类结果作为所述第三聚类结果。其中，将所述数据联合分布图中点的总数量记为n，n个所述点被分为多个类，i为1到n之间的正整数，则所述平均轮廓值的计算公式为其中，ρ(i)为所述数据联合分布图中点i的轮廓值；所述点i的轮廓值其中，δ(i)为所述点i与当前所属类的差异度，ε(i)表示所述点i与各个所述类的差异度的最小值。本专利技术还提供了一种监测无线传感器网络节点入侵的装置，包括：指示确定模块：用于确定无线传感器网络中各个网络节点在传输数据时的接收信号强度指示和链路质量指示；第一聚类模块：用于利用基于数学形态学的聚类算法对所述链路质量指示进行聚类，得到第一聚类结果；第二聚类模块：用于利用基于距离的聚类算法对所述接收信号强度指示和所述链路质量指示进行聚类，得到第二聚类结果；第三聚类模块：用于利用基于层次的聚类算法对所述接收信号强度指示和所述链路质量指示进行聚类，得到第三聚类结果；最终聚类结果确定模块：根据所述第一聚类结果、所述第二聚类结果、所述第三聚类结果，确定最终聚类结果；判断模块：用于根据所述最终聚类结果和所述无线传感器网络中的节点数量的大小关系，判断所述无线传感器网络中是否存在非法入侵的网络节点。此外，本专利技术还提供了一种监测无线传感器网络节点入侵的设备，包括：存储器：用于存储计算机程序；处理器：用于执行所述计算机程序以实现如上所述的一种监测无线传感器网络节点入侵的方法的步骤。最后，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的一种监测无线传感器网络节点入侵的方法的步骤。可见，本专利技术所提供的一种监测无线传感器网络节点入侵的方法，能够确定无线传感器网络中各个网络节点在传输数据时的接收信号强度指示和链路质量指示，并对接收信号强度指示以及链路强度指示分别进行基于数学形态学的聚类算法、基于距离的聚类算法、以及基于层次的聚类算法，根据得到的三个聚类结果确定最终聚类结果，并根据最终聚类结果和无线传感器网络中节点数量的大小关系，判断是否存在非法入侵的网络节点。可见，该方法融合了三种聚类方法得到最终的聚类结果，因此聚类结果更加准确，可信度更高，有效的实现了监测无线传感器网络中非法入侵节点的目的。此外，本专利技术还提供了一种监测无线传感器网络节点入侵的装置、设备及计算机可读存储介质，其作用与上述方法的作用相对应，这里不再赘述。附图说明为了更清楚的说明本专利技术实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术提供的一种监测无线传感器网络节点入侵的方法实施例的实现流程图；图2为本专利技术提供的GSD聚类算法中利用结构元素擦除子图区域的示意图；图3为本专利技术提供的利用GSD聚类算法确定的微粒分布曲线；图4为本专利技术提供的利用PAM聚类算法确定的聚类结果示意图；图5为本专利技术提供的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种监测无线传感器网络节点入侵的方法，其特征在于，包括：确定无线传感器网络中各个网络节点在传输数据时的接收信号强度指示和链路质量指示；利用基于数学形态学的聚类算法对所述链路质量指示进行聚类，得到第一聚类结果；利用基于距离的聚类算法对所述接收信号强度指示和所述链路质量指示进行聚类，得到第二聚类结果；利用基于层次的聚类算法对所述接收信号强度指示和所述链路质量指示进行聚类，得到第三聚类结果；根据所述第一聚类结果、所述第二聚类结果、所述第三聚类结果，确定最终聚类结果；根据所述最终聚类结果和所述无线传感器网络中的节点数量的大小关系，判断所述无线传感器网络中是否存在非法入侵的网络节点。

【技术特征摘要】
1.一种监测无线传感器网络节点入侵的方法，其特征在于，包括：确定无线传感器网络中各个网络节点在传输数据时的接收信号强度指示和链路质量指示；利用基于数学形态学的聚类算法对所述链路质量指示进行聚类，得到第一聚类结果；利用基于距离的聚类算法对所述接收信号强度指示和所述链路质量指示进行聚类，得到第二聚类结果；利用基于层次的聚类算法对所述接收信号强度指示和所述链路质量指示进行聚类，得到第三聚类结果；根据所述第一聚类结果、所述第二聚类结果、所述第三聚类结果，确定最终聚类结果；根据所述最终聚类结果和所述无线传感器网络中的节点数量的大小关系，判断所述无线传感器网络中是否存在非法入侵的网络节点。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一聚类结果、所述第二聚类结果、所述第三聚类结果，确定最终聚类结果包括：预先分别为所述第一聚类结果、所述第二聚类结果、所述第三聚类结果赋予第一权重系数、第二权重系数、第三权重系数，其中，所述第一权重系数、第二权重系数、以及所述第三权重系数的和为1；根据所述第一聚类结果、所述第二聚类结果、所述第三聚类结果，以及所述第一权重系数、第二权重系数、第三权重系数，确定最终聚类结果；所述根据所述最终聚类结果和所述无线传感器网络中的节点数量的大小关系，判断所述无线传感器网络中是否存在非法入侵的网络节点包括：判断所述最终聚类结果是否大于所述无线传感器网络中的节点数量；若大于，则所述无线传感器网络中存在非法入侵的网络节点。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一权重系数、所述第二权重系数、以及所述第三权重系数均为1/3。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用基于数学形态学的聚类算法对所述链路质量指示进行聚类，得到第一聚类结果包括：根据所述链路质量指示，确定链路质量阶梯曲线，所述链路质量阶梯曲线的横坐标为采样序号，纵坐标为所述链路质量指示；确定所述链路质量阶梯曲线与横坐标轴之间的子图区域；利用数学形态学中的侵蚀运算对所述子图区域进行多次运算，得到多个微粒分数；根据所述微粒分数，确定微粒分布曲线；根据所述微粒曲线，确定所述第一聚类结果。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用基于距离的聚类算法对所述接收信号强度指示和所述链路质量指示进行聚类，得到第二聚类结果包括：根据所述接收信号强度指示和所述链路质量指示，确定数据联合分布图，所述联合分布图的横坐标为所述接收信号强度指示，纵坐标为所述链...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴晓鸰，黄俊杰，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44