Abstract-Recent år har bevittnat ökande intresse för passiv intrångsdetektering för trådlösa miljöer, t.ex. tillgångsskydd i industriella anläggningar och nödräddning av instängda människor. De flesta tidigare studier har främst fokuserat på att utnyttja en enda intrång indikator, såsom rörliga varians, för att fånga ett intrång mönster i taget. I verkligheten finns det dock många intrångsmönster som endast kan upptäckas genom att kombinera olika intrångsindikatorer och utföra detektion tillsammans. I detta syfte föreslår vi en gemensam inträngande inlärningsmetod, som har förmågan att kombinera detektionskraften hos flera kompletterande intrångsindikatorer och samtidigt upptäcka olika intrångsmönster. Vi utvecklade GREEK algoritmen, som använder rutnätsbaserade kluster över Kneighborhood för att effektivt diagnostisera förekomsten av intrång. Vidare visar vi att prestandan av intrång upptäckt kan förbättras genom att utnyttja samarbetet upptäckt insatser bland flera sändare-mottagare par. För att validera effektiviteten i den gemensamma metoden för att lära sig intrång utförde vi experiment i en verklig kontorsmiljö med hjälp av ett IEEE 802.15.4 (Zigbee) nätverk. Våra experimentella resultat ger starka bevis på effektiviteten i vårt gemensamma lärande för att utföra passiv intrångsdetektering med en minimerad falsk positiv hastighet.
I referensreferensreferensen forskade författarna om olika intrångsmönster och föreslog en gemensam inträngande inlärningsmetod baserad på flera inträngande indikatorer för att förbättra detektionen av intrång.
Performing Joint Learning for Passive Intrusion Detection in Pervasive Wireless Environments
{'venue': '2010 Proceedings IEEE INFOCOM', 'journal': '2010 Proceedings IEEE INFOCOM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}