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申请/专利权人：沈阳化工大学

摘要：一种基于马氏距离的女巫攻击网络节点异常检测方法，涉及一种网络异常检测方法，本发明对不同情况的女巫攻击，采用马氏距离的距离判别方法，计算节点信任度协作的方法识别女巫攻击恶意节点，针对单个女巫攻击和多个女巫攻击者合谋的不同情形进行仿真。本方法仅需要根据节点的距离来检测女巫攻击节点，简化了计算过程，与此同时降低了的能耗。在女巫节点密度或总节点密度增加的情况下，本方法的检测率变化幅度不大，基本保持稳定，得出本算法具有高检测率、低误检率和稳定的性能。

主权项：1.一种基于马氏距离的女巫攻击网络节点异常检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1信任机制的判断方法，利用恶意攻击特点与属性对惊醒建模以实现建立合理的信任评估模型；信任属性的定义，包括能量消耗率、丢包率、报文发送频率、传感器测量值M5；所述能量消耗率为单位时间内节点消耗能力的多少，计算公式为： 其中，M1表示能量消耗率，Pt表示t时刻节点剩余能量，Pt+Δt表示t+Δt时刻节点剩余能量；所述丢包率为某节点通信时，该节点丢包数量与总发送数据包数量的比值；计算公式为： 其中，M2是丢包率，s是节点向其它节点发送得数据包总数，s1是该节点的丢包数量；报文接收频率为某节点单位时间内成功接收数据包的数量；计算公式为： 其中，sr表示在Δt时间内成功接收的报文数；M3为报文接收频率；所述报文发送频率为某节点单位时间内发送数据包的数量；计算公式为： 其中，M4为报文发送频率，sn表示在Δt单位时间成功发送的报文数；所述传感器测量值M5为某些恶意节点攻击时，其行为不体现在网络传输上面，它们对传感器测量值进行伪造或者篡改，造成其物理系统出故障，此时M5会有很大偏差，没有受到攻击时，M5是一个平稳序列；2恶意节点异常检测方法，判断一个节点类型，用马氏距离判别法在无线传感器网络中判断女巫攻击的异常节点方法；设G为n维总体，μ＝μ1，μ2，…μnT是样本均值向量，是协方差阵，则样本X＝x1，x2，…，xnT与总体G的马氏距离为： 在保证无线传感器网络的安全和信任属性正常情况下，对样本节点的六种信任属性Pjj＝1，2，…6分别进行ns次采样；将对应的样本属性集记为Q，P′j表示信任属性Pj的采样值，则有： 所以采样样本均值μ可通过如下计算： 然后通过μ和样本属性值计算出协方差矩阵Cov，信任属性P′ji的马氏距离计算方式如下： 其中，是信任属性P′ji的马氏距离，j表示信任属性类，j∈{1，2，3，4，5，6}；i为每类信任属性采样数，i∈{1，2，…ns}；通过上式得到所有样本的马氏距离，计算其最大的马氏距离是： 通过计算所有节点Pi值，若该马氏距离大于dmax则代表节点有可疑性，相反，若该马氏距离小于等于dmax则代表节点正常，通过对属性值的异常判断，计算出所有节点相应的信任属性，据此判断出网络中的节点是否为女巫攻击的恶意节点。

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