Trådlösa Sensornätverk (WSN) har blivit alltmer ett av de hetaste forskningsområdena inom datavetenskap på grund av sitt breda utbud av tillämpningar, inklusive kritiska militära och civila tillämpningar. Sådana tillämpningar har skapat olika säkerhetshot, särskilt i obevakade miljöer. För att säkerställa säkerheten och tillförlitligheten hos WSN-tjänster bör ett intrusionsdetektionssystem (IDS) finnas på plats. Detta IDS måste vara kompatibelt med egenskaperna hos WSN och kunna upptäcka största möjliga antal säkerhetshot. I detta papper en specialiserad dataset för WSN är utvecklad för att hjälpa till att bättre upptäcka och klassificera fyra typer av Förnekelse av Service (DoS) attacker: Blackhole, Grayhole, Flooding, och Scheduling attacker. I detta dokument behandlas användningen av LEACH-protokollet som är ett av de mest populära hierarkiska routingprotokollen i WSN. Ett system har definierats för att samla in data från Network Simulator 2 (NS-2) och sedan bearbetas för att producera 23 funktioner. Den insamlade datauppsättningen kallas WSN-DS. Artificial Neural Network (ANN) har utbildats på datasetet för att upptäcka och klassificera olika DoS attacker. Resultaten visar att WSN-DS förbättrade IDS förmåga att uppnå högre klassningsnoggrannhet. WECA verktygslåda användes med holdout och 10-Fold Cross Validation metoder. De bästa resultaten uppnåddes med 10-Fold Cross Validation med ett dolt lager. Klassificeringen av attacker var 92,8%, 99,4%, 92,2%, 75,6%, och 99,8% för Blackhole, Flooding, Scheduling, och Grayhole attacker, utöver det normala fallet (utan attacker), respektive.
Figur 5 visar värdena för TPR för den föreslagna GXGBoost jämfört med resultaten av det relaterade arbetet i referensreferensreferensdokumentet med hjälp av en 10-faldig korsvalideringsmetod.
WSN-DS: A Dataset for Intrusion Detection Systems in Wireless Sensor Networks
{'venue': 'J. Sensors', 'journal': 'J. Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}