Resumen

Para las redes de sensores inalámbricos (WSNs) con recursos limitados, diseñar una tecnología de detección de intrusiones liviana ha sido un tema candente y difícil. En este artículo, proponemos un método de detección de intrusiones liviano que puede mapear directamente el estado de la red en datos de monitoreo de sensores recibidos por la estación base, de modo que la estación base pueda detectar los cambios anormales en la red. Nuestro método se destaca por la fusión del algoritmo de fuzzy c-means, SVM de una clase y el procedimiento de ventana deslizante para diferenciar de manera efectiva los ataques a la red de los datos anormales. Por último, el método propuesto fue probado en el software de simulación de redes de sensores inalámbricos EXata y en aplicaciones reales. Los resultados mostraron que el método de detección de intrusiones en este artículo podía identificar de manera efectiva si los datos anormales provenían de un ataque a la red o simplemente de ruido. Además, se puede evitar el

• Materias:Conjuntos difusos Lógica difusa Criterios múltiples difusos Arquitectura orientada a servicios Enfoque neuronal difuso
• Subjects:Fuzzy sets Fuzzy logic Fuzzy multiple criteria Service-oriented architecture Fuzzy Neural Approach
• Palabras claves:Restringido por recursos; Redes de sensores inalámbricos; Tecnología de detección de intrusiones; Liviano; Algoritmo fuzzy c-means; SVM de una clase
• Keywords:Resource-constrained; Wireless sensor networks; Intrusion detection technology; Lightweight; Fuzzy c-means algorithm; One-class SVM