NO.1 论文简介
随着计算机、通信技术的不断发展，网络经常面临各种各样的攻击。无线传感器网络的分布式和无线传输等特性使其易于遭受网络攻击，为WSN安全防护方案设计带来了严峻考验。入侵检测是一种积极主动的安全防护技术，是网络攻击检测的重要手段，是保障WSN网络环境安全的关键技术。近年来机器学习方法在许多领域都取得了巨大的发展，在WSN入侵检测领域取得了一定的应用研究成果。为了便于对WSN入侵检测技术进行深入研究，本文从WSN的特点和WSN入侵检测研究的独特性出发，对近些年该领域的相关研究进行分类综述。首先，简要介绍WSN所面临的挑战和发展现状。然后，根据WSN的特点分析了入侵检测在WSN中设计时面临的挑战。随后对WSN入侵检测相关研究进行文献综述与分类，重点对基于机器学习的应用研究方法进行分类论述与探讨。最后，讨论该研究方向未来发展前景与方向。
NO.2 主要贡献
（1）针对WSN特点和需求，分析入侵检测面临的挑战，指出设计考虑的主要因素。
NO.3 研究结论
相对于其他网络环境，WSN通常由大量传感器节点组成，数据的传输和通信都是在传感器节点之间进行，因此在WSN中进行数据的采集、处理等过程需要考虑到节点的数量、能耗、地理位置分布等因素。此外，WSN采用无线信道通信的方式进行信息传输，网络协议与其他网络有所不同，这也使得在开展WSN入侵检测时无法直接使用其他网络。因此，在设计WSN入侵检测方法时需要考虑的因素包括：减少能耗、优化检测性能、拥有大型流量网络的处理能力和能对各种入侵行为准确分类。
NO.4 论文资助
天津市教委科研计划项目（2020KJ025）
NO.5 作者介绍
姜来为，女，中国民航大学讲师，硕士生导师，
E-mail：lwjiang@cauc.edu.cn。
E-mail：2022092097@cauc.edu.cn。
E-mail：lxxie@cauc.edu.cn。
E-mail：yhyxlx@hotmail.com。
·引用格式·
姜来为, 顾海洋, 谢丽霞, 杨宏宇. 机器学习在WSN入侵检测中的应用研究(2023) [J/OL]. 西安电子科技大学学报, [2023-12-27]. https://doi.org/10.19665/j.issn1001-2400.20231202
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https://link.cnki.net/doi/10.19665/j.issn1001-2400.20231202
编辑：许瀚樱
校对：杨 薇
审核：牛姗姗
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