Intrusion Detection in Wireless Sensor Networks
本次研討會主題為金台齡博士的研究分享，鑑於波灣戰爭，為了節省人員傷亡、減低暴露於危險之中的可能性，美國方面開始有了一些研究，而Sensor Network為自然的發展方向；在戰場上，部署Sensor形成網路來獲得資訊，再透過定位、分類(根據偵測聲音，震波等等來判斷是人員，何種車輛，武器等等...)及追蹤，可作為戰術策略上的重要資訊來源；Sensor Network範疇廣泛， 金台齡博士主要分享在Detection技術上的研究，除根據原先的理論基礎，金博士再從Sensing Model上的時間軸來進行延伸研究。
在Surveillance System Issues上有五個範疇：Coverage、Deployment、Target Detection、Localization以及Tracking，分別討論涵蓋率定義、如何部署Sensor達到最大效益、偵測方法、定位以及追蹤，而金博士也在本研究中實作一個Sensing Model，討論範疇僅止於Coverage/Deployment/Target Detection，從如何定義Sensor涵蓋率、在一個鎖定區域中找出最佳路徑以及考慮某個False Alarm值以及Obstacle(障礙物考量)下，能有較好的分析結果，並推演出演算法。
而只靠單一 Sensor得到的數據並不可靠，所以透過Collaborative Sensing，從一堆Sensors獲得的結果來做決定，其中會有某個特定單位當作Fusion Center，將所有Sensor回傳的訊息能量加起來，而偵測所得的這些數據需在考量Measurements/Detection Probability/False Alarm/Obstacl的條件下才有意義，故透過以上幾種Model來獲得偵測數據，並找出其中最不易被偵測到的路徑，也就是最安全的路徑，並經由這些數據，反推來思考如何進行最佳的Sensor Deployment。
除了上述定點Sensors的部署方式外，Mobile Sensing方式則是透過移動式的Sensors來獲得資訊，這些Sensors可能部署在移動的士兵或是武裝車輛上，而在部署上是不會造成士兵或車輛日常運作上的阻礙，運作原理大致上是每個Sensor在某個點獲取資訊，並傳回Fusion Center做資料集中，並移至下一個點做資料收集，如此循環並將Fusion Center加以分析可得出一些結果，而金博士則在Mobile Sensing Model中，將Sensor停留時間點做進一步的研究，來有效找出最不會被偵測到的路徑(偵測率最小之最短路徑)，並歸納出一演算公式。
透過以上金博士的分享，我們得知Sensor Networks在軍事上Detection面主要應用的計算理論基礎，透過這些方式來推算出最佳進攻路徑以及防禦路徑，而透過這些基礎，未來可以進一步的繼續討論如何強化collaborative sensing architecture以及優化最短路徑演算法等議題。
本次研討會主題為金台齡博士的研究分享，鑑於波灣戰爭，為了節省人員傷亡、減低暴露於危險之中的可能性，美國方面開始有了一些研究，而Sensor Network為自然的發展方向；在戰場上，部署Sensor形成網路來獲得資訊，再透過定位、分類(根據偵測聲音，震波等等來判斷是人員，何種車輛，武器等等...)及追蹤，可作為戰術策略上的重要資訊來源；Sensor Network範疇廣泛， 金台齡博士主要分享在Detection技術上的研究，除根據原先的理論基礎，金博士再從Sensing Model上的時間軸來進行延伸研究。
在Surveillance System Issues上有五個範疇：Coverage、Deployment、Target Detection、Localization以及Tracking，分別討論涵蓋率定義、如何部署Sensor達到最大效益、偵測方法、定位以及追蹤，而金博士也在本研究中實作一個Sensing Model，討論範疇僅止於Coverage/Deployment/Target Detection，從如何定義Sensor涵蓋率、在一個鎖定區域中找出最佳路徑以及考慮某個False Alarm值以及Obstacle(障礙物考量)下，能有較好的分析結果，並推演出演算法。
而只靠單一 Sensor得到的數據並不可靠，所以透過Collaborative Sensing，從一堆Sensors獲得的結果來做決定，其中會有某個特定單位當作Fusion Center，將所有Sensor回傳的訊息能量加起來，而偵測所得的這些數據需在考量Measurements/Detection Probability/False Alarm/Obstacl的條件下才有意義，故透過以上幾種Model來獲得偵測數據，並找出其中最不易被偵測到的路徑，也就是最安全的路徑，並經由這些數據，反推來思考如何進行最佳的Sensor Deployment。
除了上述定點Sensors的部署方式外，Mobile Sensing方式則是透過移動式的Sensors來獲得資訊，這些Sensors可能部署在移動的士兵或是武裝車輛上，而在部署上是不會造成士兵或車輛日常運作上的阻礙，運作原理大致上是每個Sensor在某個點獲取資訊，並傳回Fusion Center做資料集中，並移至下一個點做資料收集，如此循環並將Fusion Center加以分析可得出一些結果，而金博士則在Mobile Sensing Model中，將Sensor停留時間點做進一步的研究，來有效找出最不會被偵測到的路徑(偵測率最小之最短路徑)，並歸納出一演算公式。
透過以上金博士的分享，我們得知Sensor Networks在軍事上Detection面主要應用的計算理論基礎，透過這些方式來推算出最佳進攻路徑以及防禦路徑，而透過這些基礎，未來可以進一步的繼續討論如何強化collaborative sensing architecture以及優化最短路徑演算法等議題。
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