基于分簇的Ad Hoc网络入侵检测系统研究的开题报告.pdf

基于分簇的AdHoc网络入侵检测系统研究的开题报

告

一、课题背景及研究意义

AdHoc网络是由一组相互通信但未基于任何已有基础设施的节点组

成的无线自组织网络，它们通过相互通信在网络中传输数据。与传统的

有线网络相比，AdHoc网络具有易于部署、自适应性强、鲁棒性高等优

点，因此在很多领域得到了广泛应用。

然而，由于AdHoc网络缺乏中央控制节点和受限的资源，网络安全

问题成为其面临的重要挑战之一。入侵检测是保障AdHoc网络安全的重

要手段之一，但传统的入侵检测方法并不适用于AdHoc网络，这需要针

对AdHoc网络特性进行研究。

本课题旨在基于分簇的AdHoc网络入侵检测方法，利用分簇的思想

对网络进行优化，提高检测效率和准确性，为保障AdHoc网络安全提供

有效手段。

二、研究内容和目标

1.AdHoc网络特点的分析：对AdHoc网络结构、通信方式、资源

限制等特点进行深入分析，为入侵检测方法的设计提供基础。

2.基于分簇的AdHoc网络入侵检测模型及算法：利用分簇的思想，

设计AdHoc网络入侵检测模型及算法，提高检测效率和准确性。

3.系统实现和评估：基于NS-2网络模拟器对所设计的入侵检测系

统进行实现和模拟，通过实验评估其检测性能、能耗效率及可靠性等指

标。

三、研究计划和进度安排

1.第1-2个月：学习AdHoc网络的基本知识，对其特点进行深入分

析。

2.第3-4个月：设计基于分簇的AdHoc网络入侵检测模型及算法，

包括节点分簇、检测规则生成等。

3.第5-6个月：实现所设计的入侵检测系统，并进行初步实验验证，

探究算法的可行性和优越性。

4.第7-8个月：对所实现的系统进行优化和改进，提高检测效率和

准确性。

5.第9个月：通过对实验结果的分析和总结，得出结论，撰写论文。

四、参考文献

1.Wu,Y.,Guo,L.(2019).AdHocNetworksIntrusionDetection

MethodBasedonNeuralNetworkandVirtualMachine.Journalof

ComputationalandTheoreticalNanoscience,16(1),1-9.

2.Yu,Q.,Li,J.(2020).Nodeinteraction-basedintrusion

detectionsystemformobileAdHocnetworks.KSIITransactionson

InternetInformationSystems,14(8),3267-3286.

3.Hailin,L.,Guoqing,L.,Mingxuan,Z.(2018).Intrusion

DetectionSystemofAdHocNetworkBasedonClustering.Journalof

ComputationalandTheoreticalNanoscience,15(12),4661-4667.