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基于物聯(lián)網(wǎng)的被動(dòng)式入侵檢測(cè)方法研究
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資料類別
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電子電工畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)） |
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課程(專業(yè))
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檢測(cè)技術(shù)與自動(dòng)化裝置 |
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關(guān)鍵詞
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物聯(lián)網(wǎng)|被動(dòng)式入侵檢測(cè) |
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適用年級(jí)
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大學(xué) |
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身份要求
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普通會(huì)員 |
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金 幣
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40 （金幣如何獲得？） |
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文件格式
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pdf |
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文件大小
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588K |
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發(fā)布時(shí)間
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2017-09-24 13:04:00 |
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無(wú) |
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| 發(fā)布人 |
kj008 |
內(nèi)容簡(jiǎn)介：
基于物聯(lián)網(wǎng)的被動(dòng)式入侵檢測(cè)方法研究，碩士學(xué)位論文，說(shuō)明書(shū)共66頁(yè)，33869字。
摘要：
被動(dòng)式入侵檢測(cè)技術(shù)相比于傳統(tǒng)的紅外線、圖像以及視頻檢測(cè)技術(shù)能夠克服視距的要求限制，并且無(wú)需要求被檢測(cè)目標(biāo)攜帶任何特殊的硬件設(shè)備，目前在軍事安防、動(dòng)物研究、人員監(jiān)護(hù)、節(jié)能減排、智能家居等領(lǐng)域獲得了廣泛的關(guān)注。隨著無(wú)線傳感器科學(xué)的日新月異，物聯(lián)網(wǎng)（IoTs）也得到了迅猛的發(fā)展。由于物聯(lián)網(wǎng)具有重要的應(yīng)用價(jià)值和商業(yè)前景，日前物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和設(shè)備已經(jīng)進(jìn)入了生產(chǎn)生活的方方面面。利用現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，設(shè)計(jì)通用的被動(dòng)式入侵檢測(cè)系統(tǒng)，可以更加合理有效地利用物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)資源，減少傳統(tǒng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)特殊硬件的依賴，提高被動(dòng)式入侵檢測(cè)系統(tǒng)的適用性和普及性。
本文在現(xiàn)有被動(dòng)式入侵檢測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，利用主流物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的通用網(wǎng)絡(luò)參數(shù)：RSSI（Received Signal Strength Indicator），即接收信號(hào)強(qiáng)度來(lái)實(shí)現(xiàn)入侵行為檢測(cè)。提出了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的形態(tài)學(xué)特征提取方法，基于物聯(lián)網(wǎng)的特殊性質(zhì)設(shè)計(jì)了識(shí)別與聚類算法，并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)工作環(huán)境具有多變性的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了相應(yīng)的適應(yīng)以及優(yōu)化模塊。
通過(guò)對(duì)環(huán)境中采集到的RSSI數(shù)據(jù)進(jìn)行基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的形態(tài)學(xué)特征提取并生成形態(tài)學(xué)特征曲線，并使用PAM算法對(duì)特征曲線進(jìn)行聚類以及使用AHC算法實(shí)現(xiàn)判別以及后續(xù)優(yōu)化的功能。該入侵檢測(cè)方式適用于絕大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，為后續(xù)的聚類識(shí)別提供特征數(shù)據(jù)。對(duì)歸一化之后的形態(tài)學(xué)特征曲線進(jìn)行聚類分析從而確定環(huán)境中有無(wú)入侵行為。
文章首先
針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的入侵檢測(cè)問(wèn)題設(shè)計(jì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)�；跀�(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)（MM）和相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，提出了被動(dòng)式的入侵行為檢測(cè)方法，以檢測(cè)通信環(huán)境中是否存在未知的無(wú)線設(shè)備。該方法首先對(duì)不同環(huán)境下無(wú)線信號(hào)鏈路質(zhì)量（RSSI）的形態(tài)學(xué)特征進(jìn)行水平層級(jí)分析，并生成水平層級(jí)切片曲線，然后使用k-mediod (PAM) 算法對(duì)水平層級(jí)切片曲線進(jìn)行聚類分析，隨后通過(guò)AHC 方法來(lái)對(duì)通信環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)判斷并提示用戶環(huán)境中是否存在未知的通信節(jié)點(diǎn)。經(jīng)測(cè)試，該方法能夠有效地判斷通信環(huán)境中是否存在未知的無(wú)線通信節(jié)點(diǎn)。
接收信號(hào)強(qiáng)度指示（RSSI）數(shù)據(jù)是本方法中使用的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。 模擬結(jié)果表明其入侵檢測(cè)的有效性。
關(guān)鍵字：物聯(lián)網(wǎng)；被動(dòng)式入侵檢測(cè)；水品層級(jí)切片；接收信號(hào)強(qiáng)度。
目 錄
摘 要 I
Abstract III
目 錄 IV
圖表清單 VII
第一章 緒論 9
1.1 課題背景與研究意義 9
1.1.1 課題背景 9
1.1.2 課題研究意義 10
1.2 物聯(lián)網(wǎng)概述 11
1.3 國(guó)內(nèi)外相關(guān)技術(shù)研究現(xiàn)狀 13
1.4 本文的研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排 14
第二章 物聯(lián)網(wǎng)被動(dòng)式入侵檢測(cè)系統(tǒng)的參數(shù)選擇 16
2.1 基于感知層通信技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)種類分析 16
2.1.1 Zigbee通信技術(shù) 17
2.1.2 藍(lán)牙通信技術(shù) 18
2.1.3 WIFI通信技術(shù) 18
2.2 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的分析與選擇 19
2.2.1 RSSI的介紹 19
2.2.2 CSI的介紹 20
2.2.3 CSI與RSSI的比較 21
2.3 基于RSSI的被動(dòng)式入侵檢測(cè)的理論基礎(chǔ) 22
2.3 本章小結(jié) 24
第三章 物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的主要流程與關(guān)鍵問(wèn)題 25
3.1 物聯(lián)網(wǎng)被動(dòng)式入侵檢測(cè)系統(tǒng)的主要流程 25
3.1.1 RSSI采集階段 25
3.1.2 學(xué)習(xí)階段 25
3.1.2 判別結(jié)果與優(yōu)化階段 26
3.2 物聯(lián)網(wǎng)被動(dòng)式入侵檢測(cè)系統(tǒng)的關(guān)鍵問(wèn)題 26
3.2.1 RSSI的特征提取問(wèn)題 26
3.2.2 被動(dòng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的識(shí)別與聚類問(wèn)題 27
3.2.3 被動(dòng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題 28
3.3 本章小結(jié) 28
第四章 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的特征提取 29
4.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的相關(guān)介紹 29
4.2 HHS算法的相關(guān)推導(dǎo) 30
4.2.1 HHS算法定義 30
4.2.2 HHS算法的說(shuō)明性示例 32
4.4 本章小結(jié) 34
第五章 特征聚類、結(jié)果判別及動(dòng)態(tài)優(yōu)化 36
5.1 基于PAM算法建立特征聚類方法 36
5.2 基于AHC算法實(shí)現(xiàn)結(jié)果判別 37
5.3 檢測(cè)結(jié)果的動(dòng)態(tài)優(yōu)化 38
5.5 本章小結(jié) 39
第六章 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析 40
6.1 實(shí)驗(yàn)軟硬件平臺(tái)介紹及數(shù)據(jù)采集 40
6.1.1 基于Zigbee網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集 40
6.1.2 基于藍(lán)牙設(shè)備的數(shù)據(jù)采集 42
6.1.3 基于WIFI設(shè)備的數(shù)據(jù)采集 44
6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 45
6.2.1 基于HHS算法的特征提取結(jié)果及分析 45
6.2.2 基于PAM算法的特征聚類結(jié)果及分析 46
6.2.3 基于AHC算法的結(jié)果判定及分析 48
6.3 結(jié)果優(yōu)化及分析 49
6.4 本章小結(jié) 50
總結(jié)與展望 51
參考文獻(xiàn) 53
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果 57
致 謝 58
相關(guān)說(shuō)明：
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