[發明專利]一種傳感器網絡異常檢測方法

無效

• 申請號: 200910061537.8
• 申請日: 2009-04-07
• 公開（公告）號: CN101516099A
• 公開（公告）日: 2009-08-26
• 發明（設計）人: 劉文予;蔣洪波;舒樂;張松濤;劉文平;陳金華;劉軍
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: H04W24/00
• 分類號: H04W24/00;H04W84/18;H04L29/08
• 代理公司: 華中科技大學專利中心
• 代理人: 李 智

1.一種傳感器網絡異常檢測方法，對網絡進行分簇，各簇按照如下方法進行異常檢測：

步驟1)簇頭匯聚簇內第i個單位時間內所有節點的高維數據序列，以該高維數據序列為訓練樣本，采用隱馬爾科夫模型構建方法構建第i個單位時間的節點高維數據變遷模型，i＝1，2，…，N，N為提取的單位時間數量；

步驟2)以變遷模型相似性為分類基準，將第1，2，…，N個單位時間的節點高維數據變遷模型進行分類；

步驟3)對于屬于第j類的節點高維數據變遷模型，將其對應單位時間內的所有高維數據序列匯聚，構成新的訓練樣本，采用隱馬爾科夫模型構建方法構建第j類節點高維數據變遷模型，j＝1，2，…，N1，N1為步驟2)得到的分類數；

步驟4)給定簇中所有節點某一天的數據集的變遷序列，運用隱馬爾科夫前向算法，算出所有序列分別在第j類的節點高維數據變遷模型的出現概率，取使概率和最大的節點高維數據變遷模型，如果某個節點的變遷序列在該模型中出現的概率小于設定的異常判斷閾值，則判定該節點的數據為異常；

所述網絡分簇按照如下方式進行：

步驟01未身份標識的節點比較自己與間隔h跳以及h跳以內的鄰居節點的ID號，若自身的ID號最大，則將自身身份標識為簇頭，層次標記置0；

步驟02未身份標識的節點計算自己與間距h跳以及h跳以內的簇頭的相似性，若存在相似性大于相關性閾值，則將該節點身份標識為從節點；

步驟03重復步驟01～02，直到所有節點的身份被標識；

步驟04從節點計算自己與間距一跳的所有簇頭的相似性，找到相似性最大的簇頭T，如果最大相似性大于相關性閾值，則確認該從節點為簇頭T的子節點，并將該從節點的層次標記置1；

步驟05未作層次標記的從節點計算自身與間距h及h跳以內已作層次標記的所有從節點的相似性，選擇相似性最大且層次標記≤h-1的從節點S，該從節點的層次標記等于從節點S的層次標記+1，確認該從節點為從節點S的子節點；

步驟06重復步驟05，直到所有從節點的層次標記被賦值；

所述相似性按照如下方式計算：令x_k，x₁分別為節點S_k，S₁在一個單位時間內采集的高維數據序列，相似性r_k，l定義為：

rk,l=E(xkxl)-E(xk)E(xl)E(xk2)-E2(xk)E(xl2)-E2(xl)]]>

其中E()表示取均值。

2.根據權利要求1所述的一種傳感器網絡異常檢測方法，所述步驟2)采用K均值算法分類。

3.根據權利要求1所述的一種傳感器網絡異常檢測方法，其特征在于，所述單位時間為12小時的整數倍。