基于强化学习的无线传感器网络入侵检测攻防博弈研究
Research on attack-defense game based on reinforcement learning for wireless sensor network intrusion detection
汕头大学 工学院 计算机科学与技术系, 广东 汕头 515063
摘要
无线传感器网络易遭到各种内部攻击，入侵检测系统需要消耗大量能量进行攻击检测以保障网络安全。针对无线传感器网络入侵检测问题，建立恶意节点（malicious node，MN）与簇头节点（cluster head node，CHN）的攻防博弈模型，并提出一种基于强化学习的簇头入侵检测算法——带有近似策略预测的策略加权学习算法（weighted policy learner with approximate policy prediction，WPL-APP）。实验表明，簇头节点采用该算法对恶意节点进行动态检测防御，使得博弈双方快速达到演化均衡，避免了网络出现大量检测能量消耗和网络安全性能的波动。
基金项目
广东省自然科学基金资助项目(2018A030313889)
广东省重点领域研发计划资助项目(2019B010116001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.04.0208
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第12期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 3786-3790
文章编号: 1001-3695(2022)12-042-3786-05
发布历史
[2022-07-07] 优先出版
[2022-12-05] 印刷出版
引用本文
蔡玲如, 朱理, 黄瑞崧, 等. 基于强化学习的无线传感器网络入侵检测攻防博弈研究 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (12): 3786-3790. (Cai Lingru, Zhu Li, Huang Ruisong, et al. Research on attack-defense game based on reinforcement learning for wireless sensor network intrusion detection [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (12): 3786-3790. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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