인공지능 기법을 이용한 무선센서 네트워크 기반 침입탐지시스템

소개

'인공지능 기법을 이용한 무선센서 네트워크 기반 침입탐지시스템'의 요약 및 번역 과제임.

목차

1. 서론
2. 인공 면역 기반 시스템
3. 인공 신경망
4. 유전자 알고리즘 기반 IDS

본문내용

무선센서 네트워크 (WSN)는 본질적으로 분산되어 있으며 센서 노드는 중앙 집중식 권한없이 독립적으로 작동한다. 또한, 센서 노드는 저장, 처리 및 통신 측면에서 많은 설계 및 기능상의 제약이 있다. WSN 응용 프로그램은 매우 빠른 속도로 진화 해 왔으며 일상 생활의 많은 분야에서 지속적으로 성장하고 있다 [1]. WSN 애플리케이션의 빠른 성장은 유비쿼터스와 서비스 중심의 컴퓨팅을 필요로 한다.WSN의 급속하게 성장하는 응용 프로그램, 분산 된 특성 및 디자인 제한으로 인해 네트워크 관련 취약성과 위협이 증가했습니다. 잠재적 인 보안 위협 및 공격으로부터 센서 네트워크를 보호하기 위한 적절한 보안 메커니즘이 필요하다 [2, 3].WSN을 위해 지금까지 설계된 대부분의 보안 메커니즘은 패킷 암호화가 가능하거나 악의적 인 사용자의 액세스를 제한하기 위해 인증이 필요하다. 또한 특정 공격을 방지하기 위해 인증, 키 교환 및 보안 라우팅과 같은 WSN을 위한 기타 보안 관련 솔루션이 많이 제안되었다.

참고자료

· D. Bri, M. Garcia, J. Lloret, and P. Dini, “Real deployments of wireless sensor networks,” in Proceedings of the 3rd International Conference on Sensor Technologies and Applications (SENSORCOMM
· ’09), pp. 415–423, Athens, Greece, June 2009.
· A. Radhika, D. Kavitha, and D. Haritha, “Mobile agent based routing in MANETS—attacks & defences,” Network Protocols and Algorithms, vol. 3, no. 4, pp. 108–121, 2011.
· K. SahadevaiahandP. V.G.D. PrasadReddy, “Impactof security attacks on a new security protocol for mobile ad hoc networks,”Network Protocols andAlgorithms, vol. 3, no.4,pp. 122–140, 2011.
· N. Alrajeh, S. Khan, andB. Shams, “Intrusion detection systems in wireless sensor networks: a review,” International Journal of Distributed Sensor Networks, vol. 2013, Article ID 167575, 7 pages, 2013.
· M. S. Sisodia and V. Raghuwanshi, “Anomaly base network intrusion detection by using random decision tree and random projection a fast network intrusion detection technique,” Network Protocols and Algorithms, vol. 3, no. 4, pp. 93–107, 2011.
· N. A. Alrajeh, S. Khan, J. Lloret, and J. Loo, “Artificial neural network based detection of energy exhaustion attacks in wireless sensor networks capable of energy harvesting,” Ad Hoc & SensorWireless Networks, vol. 2013, pp. 1–25, 2013.
· T. H. Lim, Detecting anomalies in wireless sensor networks [Qualifying dissertation], Department of Computer Science, University of York, 2010.
· J. Kim, P. Bentley, C. Wallenta, M. Ahmed, and S. Hailes, “Danger is ubiquitous: detecting malicious activities in sensor networks using the dendritic cell algorithm,” in Artificial Immune Systems, vol. 4163 of Lecture Notes in Computer Science, pp. 390–403, Springer, Berlin, Germany, 2006.
· C. Wallenta, J. Kim, P. J. Bentley, and S. Hailes, “Detecting interest cache poisoning in sensor networks using an artificial immune algorithm,” Applied Intelligence, vol. 32, no. 1, pp. 1–26, 2010.
· M. R. Ahmadi, “An intrusion prediction technique based on co-evolutionary im-mune system for network security (CoCo-IDP),” International Journal ofNetwork Security, vol. 9, no. 3, pp.290–300, 2009.