Resumen

Las redes inalámbricas de sensores (WSN) se han convertido cada vez más en una de las áreas de investigación más candentes de la informática debido a su amplia gama de aplicaciones, incluidas las aplicaciones militares y civiles críticas. Estas aplicaciones han creado diversas amenazas para la seguridad, especialmente en entornos desatendidos. Para garantizar la seguridad y fiabilidad de los servicios de las WSN, es necesario disponer de un sistema de detección de intrusos (IDS). Este IDS tiene que ser compatible con las características de las WSN y capaz de detectar el mayor número posible de amenazas a la seguridad. En este artículo se desarrolla un conjunto de datos especializado para WSN que ayuda a detectar y clasificar mejor cuatro tipos de ataques de denegación de servicio (DoS): Blackhole, Grayhole, Flooding y Scheduling attacks. En este artículo se considera el uso del protocolo LEACH, que es uno de los protocolos de enrutamiento jerárquico más populares en las WSN. Se ha definido un esquema para recoger datos del Simulador de Red 2 (NS-2) y procesarlos para producir 23 características. El conjunto de datos recopilados se denomina WSN-DS. Se ha entrenado una red neuronal artificial (RNA) en el conjunto de datos para detectar y clasificar diferentes ataques DoS. Los resultados muestran que WSN-DS mejoró la capacidad de IDS para lograr una mayor tasa de precisión en la clasificación. Se utilizó la caja de herramientas WEKA con los métodos holdout y 10-Fold Cross Validation. Los mejores resultados se obtuvieron con la Validación Cruzada 10 veces con una capa oculta. Las precisiones de clasificación de los ataques fueron del 92,8%, 99,4%, 92,2%, 75,6% y 99,8 para los ataques Blackhole, Flooding, Scheduling y Grayhole, además del caso normal (sin ataques), respectivamente.

• Materias:Biotecnología Nanotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Nanotechnology Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:wsn, ids, ataques, métodos de validación cruzada por pliegues, mayor tasa de precisión en la clasificación, protocolos de encaminamiento jerárquico populares, red neuronal artificial, validación cruzada por pliegues, sistema de detección de intrusos, redes inalámbricas de sensores
• Keywords:wsn, ids, attacks, fold cross validation methods, higher classification accuracy rate, popular hierarchical routing protocols, artificial neural network, fold cross validation, intrusion detection system, wireless sensor networks