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态势感知增强测量在物联网中的有效监测
奥黛丽安 博士 计算机科学与计算机信息系统 圣里奥大学
圣里奥，美国
摘要
物联网是一个异构网络，物体之间通过网络进行联系。 在未来，分布式技术结合对应的应用程序会把知识提高到一个前所未有的水平，并创造新的商业机会，扩大现有定居点。 然而，在此示例中，几乎所有物体都可以被监测和跟踪，监测系统情况的状态意识将是非常重要的。与新目标监视和跟踪能力产生商业机会的预期规模相比，物联网的发展速度一直不够快。 物联网发展缓慢的原因是其标准的不成熟，这主要是它们独特的系统要求和特点。 特别是物联网标准必须表现出高效的自治和管理监控能力，在这一个拓扑层次种起作用是的簇。 物联网标准必须是健壮的，可扩展的，适应性强，可靠的，可信的。物联网领域的研究中，在标准有限的使用期限，自治性质前提下，无线传感器网络（WSN）是一个重要的技术解决方案。本文中是一个自治的管理和监测无线传感器网络簇头选择算法，以前用于态势感知能源利用效率，是经共享应用程序建立簇头的改进方法。这一降低能源消耗和报告时间的算法和一个风险评估组件组成，减少了路径的长度和监视点数目。我们通过实验证明，当基准对阵双方功率一致并随机集群部署时，可以增强态势感知度以使用较少的电源。因此，这种方法可以用来设计一个以推进管理和监控算法安全性为基础的更加节能的簇，例如入侵检测系统（IDS），或者其他标准的物联网。
关键词：物联网; 无线传感器网络;态势感知; 入侵检测系统
1．导论
态势感知（SA）是源于一个航空心理学领域的研究概念，后来使用在战场上以评估敌情。1999年，蒂姆·巴斯提出了类似概念命名的网络空间态势感知（CSA）。最终，网络空间安全态势感知把重点放在了技术的安全状态，被用于确定CSA网络状态的信息因素有助于在CSS中的整体安全状况的事件触发监控。出于这个原因，这项工作的重点是CSA。最初，术语“网络空间”指的是在因特网中的一种空间尺寸; 但在物联网中，网络空间概念是从互联网延伸到物理空间对象及其所有者之间的空间。塑造这个新网络空间，物理世界最终会存在一个广阔的异构对象网络，服务，进程和被监视和跟踪的人。对人民的隐私和安全来说，监测当前的物联网环境是非常重要的方式。
物联网影响了当前产业中的诸多安全问题，而且将在未来影响更加广泛。例如，在家中安装一个心脏监测系统收集病人的健康信息，以便通过因特网实时发送病人信息到医院。确定患者治疗中的数据，它的重点是有物理的识别能力和患者的健康监测的逻辑环境系统。物联网对象已被认为是未来网络犯罪分子潜在的入口。这个网络威胁的类型说明了我们需要安全性更高的协议。
随着物联网技术的持续增长，出于管理态势感知和监控能力的需要。到2022年，估计将有一万亿的IP地址（物体）将被连接到互联网[3]。根据一份来自互联网安全公司赛门铁克的威胁报告[10]2013是大型违规增长数量最大的一年。它的总违法犯罪数量比2012年多出了62％，近八成的漏洞泄露了千万的身份信息。而2012年只有一个漏洞达到了这样的数量级。为了说明物联网的影响，该报告还透露婴儿监视器和安全摄像机都曾被黑客入侵。因此，全面的检测在目前的物联网安全形势下是必要的保障。
能够促进物联网发展的技术包括：局域网（LAN），广域网（WAN），城域网（MAN）和无线个人区域网络（WPAN），其中无线传感器网络（WSN）是物联网主要的组成部分。无线传感器网络是嵌入式移动设备的集合，设备设计要求体积小，使他们能够接近被监控的物理对象；需要自带能源和使用低的数据速率，以节约能源；每个设备必须既是路由器和计算机处理并转发数据到它的目的地。 不像无线局域网，adhoc星型拓扑结构特定的，甚至是手机网络，这些数据中心的设备依赖彼此过渡的向远处发送信息。终端是最终的目的地，其中数据收集从WSN获取。
物联网使用无线传感器网络来同时追踪固定和移动物体是一个优秀选择。然而，直到最近才解决了三个存在于无线传感器网络上面的主要问题：数据存储，IPv4地址空间不足和WPAN网络不兼容。 这些障碍目前已经被更加先进的技术所克服。这包括：云计算，IPV6，IPV6是一个低功率的无线个人区域网络协议（6LoWPAN）。 对于我们需要存储与分析的庞大数据来说云计算是理想的解决方案。此外，按照今天的虚拟客户端来说，它不要求具备一个CPU，硬盘驱动器，或软件才能成为能够运行的的物联网。IPv6将提供数万亿IP地址在物联网对象上面[3]。此外，6LoWPAN的最近被采纳为标准之一，使无线传感器网络和其他WPAN技术，如RFID，可以更加有效地在互联网上传递数据[2]。解决了这些重大问题，无线传感器网络技术的可行性越来越高。
然而有其他的障碍依然存在，能长期使用的能源是无线传感器网络在物联网的成功应用的一个重要的考虑因素。假设未来不会有明显改变无线传感器网络能源利用方面的障碍是合理的[2]。到2020年物联网的运行可能高达500兆瓦（MW）的能量[7]。相同的功能设计确保了无线传感器网络与物理环境互动，支持移动性和数据收集负责相关能源WSN障碍。这些微小的移动计算机通过电池供电不依赖基础设施的能源来源。 嵌入式设备的无线数据传输电量消耗最低，因此，拓扑组织的对功率的消耗有直接影响。因此，在一个虚拟拓扑分层组织中监督代理人的位置不仅决定监视的有效性，还影响无线传感器网络的能量利用效率。
据报告显示防止无线传感器网络入侵的最重要的解决方案是入侵检测系统（IDS）[8]。作者总结了基于集群的方法，降低能源成本，强调IDS对研究能源消耗缺乏影响。改变从LAN的IDS实施寻址解决能量的问题是在无线传感器网络的IDS基于集群的风险成本分析目前的工作是一个独特的解决问题的方法。在物联网无线传感器网络IDS中另一种节能方法是利用了IDS处理的路由器或计算机，以节约能源。集成IDS功能到6LoWPAN的架构限制了更加复杂的攻击或使用以太网比较IP吞吐量。
本文讨论了IDS的能源问题，使用增强的态势感知物联网中的测量。该度量首次证明了[ 6 ]量化多应用自我确定网络的CSA。 虽然主要的重点是提高能源效率的监测，但是该算法的风险评估组件也有改善。为了提高监测能源效率，框架，当用于部署对象应用，增强有利于选择簇头在代理建立的应用部署。不同应用程序之间的共享对象消除了这些特定路径的监控节点，节省了网络传输成本。研究人员证明修改版本算法可用于确定节点，为了有效地支持代理监控中的作用无线传感器网络是物联网的重要组成部分。
本文的结构如下：第二部分提出了原有框架的简要回顾和目前提出改进工作的基础。第三节的增强功能的讨论框架。第四部分简单介绍了研究方法使用。第五节提出研究结果，而第六部分提出了今后的工作方向。
II。
在主要成分用于促进对象在物联网应用中，无线传感器网络可以虚拟组织成一个分层拓扑。在分层拓扑中，簇是负责协调的专用节点
路由，集群之间的沟通，监督和监测其邻近节点。图1所示的SA框架图是在[ 6 ]中首先详细说明的。它由一个多层系统组成，代表了一种度量来自每个节点以等级节点的能力支持簇的作用。在图 1，第一层代表来自于在[ 6 ]中讨论的簇形成的最佳表征的网络因子。从NFS的角度看，该框架的第二梯队是事物的代理对象在互联网应用的有效性和效率。 最后一层进行分层空间分析（HSA）来推导本地的物联网参数
表示为：
（1）IoT(A,Lw) = (Cap(A) · R(Lw)) / costT(A,Lw)
该符号代表一个监控代理A的能力在位置 w 的WSN，作为物联网的一个组成部分。它是仿照作为代理人 A和监测能力的产品在风险位 W，通过剂A在总成本除以位置 ，整体指标是平均部署。
本文中所描述的解决方案提出了第一个开发系统的改进。1）
以前的风险值已被一个基于邻域的精确评估替代。然而，风险是一个指定的值，它不影响模拟。2）成本效益是来自于“核”层的节点是一个建立簇。这些增强功能如下：
A：增强网络系数（NF）层
风险：在一个无线传感器网络中，所有的网络中收集的数据是向链路集中; 因此，最靠近它的节点最容易受到攻击，应该避免使用时选择适合监控能力的簇。在以前的研究中，受攻击[6]的风险值通过任意地测试从高给他们分配到低，然后从低到高基于与存储位置间的距离。 相反，建议对风险值进行统计从风险值导出资源分配给该相邻节点。 邻里的集体风险值减去特定节点的风险，排名局部区域的风险更准确的评估节点所能够支持监督作用。这将避免使用风险参数来建模在[11]中描述的节点附近风险值，而非单个节点。
资源分配 ：为每个节点建立资源分配配置文件，确定内存、存储和中央处理器的数量。在无线传感器网络中，代理部署成本的配置和信息延迟的增加造成的中断成本[ 6 ]，由于流量变化引起的变化。影响拦截消息的行为在传送到其指定的目的地之前，可以通过额外的处理测定新部署的应用程序特定的簇进行情况。一个更大的影响是由添加的群集间冗余创建的路径长度，这可能会导致增加对新创建的簇头的处理负载。 因此建议，对物联网指标，代理部署为建立簇成本平均为五，而新形成的（为增加工作负荷的理由）簇头应分配的平均成本为十。
传感器配置：一个由网络因素评估的传感器配置文件，有助于一个对象应用程序的破坏性安装的配置和停机时间。有利于建立簇头，中断成本为11表示没有变化，否则，其值为110，信贷配置的变化和消息延迟形成一个新的应用程序特定的簇相关。
B.捐款
在这项研究中，数据包被路由建立簇监控的应用之前被转发到目的地。基准对随机位置和剩余能量为基础的部署，确定了该度量节省的能源成本。因为这个设计增加了能量监测和管理能力的效率展示的其他特性（健壮的，可扩展的，自适应的、适应性强的、可靠的）的物联网标准要求，这将有助于建设安全技术和其他标准所需的广泛传播，例如入侵检测。
使用Java程序和网络参数的描述进行了三个不同的模拟实验根据来自OPNET导出的数据。对于每一个密集的，普通的，和稀疏的实验中，四个不同的网络尺寸用十种不同的场景WSN测试。 每一个试验中，计算机生成的温度感应检测应用入侵之前传输1536000比特到信息检测系统（IDS）部署。 并在入侵检测系统部署后，温度遥感应用与交通改道通过重新运行最接近的入侵检测显示器之前被转发到接收器后的数据包到达接收器，总字节数发送和接收来自每个节点和旅行的距离用于计算每个传感器的剩余功率。根据不同的实验结果，IDS簇的监控能力是基于以下排列的指标：随机，功率或物联网指标。对随机选择的测试是用来确保方法是不是能够得到改进。 剩下能量被使用，因为它是一个流动的度量，在扩展溢出和其他集群选择算法以增加网络生命周期。旋转的簇作用于高能量的节点之间的负载均衡效果[ 4]。
如示于图 2，3和4所述的物联网指标是基于对随机选择和剩余动力为基础的方法。结果发现，使用的物联网指标部署簇增加了建立
簇到虚拟网络拓扑，并且因此消耗更少的能源。使用确定簇监控节点缩短了从集群成员到监控节点附加的路径长度。此外有人指出，稀疏的网络是不完全互联的，人为地制造类似的能量高效利用的网络。 这表现在图3，中间九百节点部署展出稀疏的网络特性。如[6]所讨论的，能量被分解成交通负载在的IoT指示器收费，但它并没有同样的效果相比选择基于剩余电量簇。因此，所提出的物联网标准可以提高通过网络的路由路径的能量效率相比于随机和剩余电量的基础的方法。 所有的结果所显示区分与随机稀疏600和900节点的例外部署，以及随机900节点中间数据组。
在这项工作中，虚拟拓扑结构的能量效率来自一个增强的簇头选择算法，在物联网的情况下进行了彻底的测试。它显示积极结果。然而，节点的监测效果在虚拟拓扑中没有测试。例如，度量设计在[ 6 ]加权分布和周边的成员通过建模衰减提高监测能力。不监视攻击或其他异常监测能力不能完全测试。未来，要专注于监控能力，基于签名的入侵检测系统应该同样基准的一个随机和功率为基础的部署方法。
[1] P. Kasinathan，C Pastrone，MA Sprito和M. Vinkovits。 拒绝OF-服务检测物联网基于6LoWPAN的互联网。2013年IEEE9日Woreless与移动计算国际会议络和通信（WiMob2013），法国里昂10月2013。
[2] A. Gendreau，未来的物联网架构的愿景支撑消息，存储和计算，第4届国际在通信和网络安全会议，2014年11月。
[3] K.百力滋，更智能的传感器IEEE，38（2），6-7，2014年3月。
[4] SA阿里C.赛维吉和A. Kocyigit，平衡的无线能源负荷基于通过各级均匀地量化能量传感器网络聚类，IEEE第四次国际会议上的传感器
技术与应用，19-23，2010。
[5] T.低音，入侵检测系统和多传感器数据融合。ACM通讯，43（4），99-105，2000。
[6] A. Gendreau和R.巴里奥斯，层次为基础的测量态势感知的物联网会议的上网情况：2014年国际会议的无线网络（ICWN 2014年）。 [7] O. Logvinov，开放标准促进物联网的发展，IEEE，2014年9月。
[8]I. Butun，SD Morgera和R.桑卡尔，入侵检测的调查无线传感器网络系统，IEEE通信调查＆教程，16（1），266-282，201
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