[发明专利]基于RSS的无线欺骗攻击定位方法

权利要求书

1.基于RSS的无线欺骗攻击定位方法，其特征在于，包括：

S1、建立与WLAN环境对应的位置指纹数据库；

S2、采用信标实时监测WLAN中的无线数据包，进而提取获得每个节点的RSS数据流；

S3、利用K-中心点算法，选取多个K值，并根据每个K值依次对每个节点的RSS数据流进行聚类后获得对应的聚类结果，最后获得每个节点的多个聚类结果；

S4、针对每个节点所获得的多个聚类结果进行评价后，获得每个节点对应的最优聚类结果；

S5、依次获取最优聚类结果中的多个簇的代表对象后，结合位置指纹数据库计算获得攻击者的位置坐标，并输出定位结果；

所述步骤S1，包括：

S11、根据WLAN的拓扑结构，建立平面坐标系，进而按照预设规则选取多个参考点，并获得每个参考点的坐标；

S12、部署多个信标，使得无线信号覆盖整个WLAN，进而测量获得每个参考点处的RSS数据；

S13、按照预设的数据格式，将每个参考点的坐标和对应的RSS数据生成该参考点对应的RSS指纹数据后，建立位置指纹数据库；

所述步骤S5，包括S51～S55：

S51、依次获取最优聚类结果中的多个簇的代表对象后，分别计算每个代表对象与位置指纹数据库的多个参考点的RSS指纹数据之间的欧氏距离；

S52、比较并获取P个最小欧氏距离后，获得对应的参考点以及每个参考点的坐标，P为预设整数；

S53、根据欧氏距离分别计算选取的P个参考点的定位权重因子；

S54、根据P个参考点的坐标以及P个参考点的定位权重因子，计算获得攻击者的位置坐标；

S55、根据最优聚类结果中的K个簇的代表对象计算获得K个位置坐标作为攻击者的定位结果并输出；

所述步骤S53中，所述定位权重因子的计算公式如下：

上式中，表示参考点j的定位权重因子，表示参考点j与代表对象O_i之间的欧氏距离，i、j表示序号；

所述步骤S54，其具体为：

采用下式，根据P个参考点的坐标以及P个参考点的定位权重因子，计算获得攻击者的位置坐标：

上式中，(Laⁱ,Loⁱ)表示计算获得的攻击者的位置坐标，表示参考点j的定位权重因子，(La_j,Lo_j)表示参考点j的坐标，i、j表示序号。

2.根据权利要求1所述的基于RSS的无线欺骗攻击定位方法，其特征在于，所述步骤S13中，所述预设的数据格式如下：

其中，m表示WLAN中信标的数量，M_i表示第i个参考点的RSS指纹数据，La_i和Lo_i表示第i个参考点的位置坐标，LM_i表示第i个参考点的RSS数据，MAC_j表示第j个信标的MAC地址，RSS_j表示在该参考点处测量得到第j个信标的RSS值，j表示下标，取值为1～m。

3.根据权利要求1所述的基于RSS的无线欺骗攻击定位方法，其特征在于，所述步骤S3中所述根据每个K值依次对每个节点的RSS数据流进行聚类后获得对应的聚类结果的步骤，具体包括：

S31、针对每个节点的RSS数据流，随机获取K个RSS值向量并初始化为K个簇的代表对象O₁、……、O_K；

S32、将该RSS数据流中剩余的RSS值向量分别分配到欧氏距离最近的代表对象所代表的簇，并计算K个簇的总代价；

S33、随机选择一个非代表对象，并将该非代表对象替换其所属的簇的代表对象后，计算替换后K个簇的总代价；

S34、判断替换后是否获得更小的总代价，若是，则返回执行步骤S32，否则，取消替换并执行步骤S35；

S35、判断是否所有非代表对象都已被替换过，若否，则返回执行步骤S33，反之停止聚类，并输出最小总代价对应的K个簇作为当前K值对应的聚类结果。