基于深度学习的智能家居无线局域网入侵检测方法

发布时间：2020-04-09 10:48

【摘要】：智能家居的加入使得家庭无线局域网的功能日益复杂,不再止步于提供互联网接入,而逐渐向智能家居无线局域网演进。然而,与企业无线局域网不同,智能家居无线局域网属于家庭消费品,没有专业人士对其进行安全维护,但其安全隐患不容忽视。因此,为防止家庭隐私泄露并减少网络犯罪,需要对智能家居无线局域网的入侵检测技术进行研究,提供对原生安全机制的补充。目前业界对智能家居无线局域网入侵检测的研究还存在诸多不足,其具体表现在:1)某些工作采用朴素贝叶斯分类器等容量较低的模型,对网络数据的拟合程度不足,检测精度不高;2)部分研究选择的检测特征过于简单,容易出现严重的过拟合问题,导致实际检测精度下降;3)大多数研究采用仿真进行验证,未使用实测数据;4)现有研究工作没有针对智能家居无线局域网领域的解决方案。为此,本文选用合适的特征和模型针对智能家居无线局域网进行实证研究,主要工作如下:1)在充分研究分析802.11标准及其实现、智能家居无线局域网组网方式和相关入侵手段的基础上,针对智能家居无线局域网的通信特点进行了实测实验,分析了智能家居无线局域网通信数据流量特征和网络拓扑结构稳定性等特点。基于分析工作,设计了用于智能家居无线局域网入侵检测的特征提取方法,解决了检测特征过于简单的问题,并通过部署实验网络模拟真实应用场景构建了相关数据集。2)为更好地表达无线局域网的状态信息,提出了无线局域网流量序列模型。采用大容量的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),提出了基于流量序列分类的RNN无线局域网入侵检测方法。根据实验对比,该方法比相关研究中最新的基于堆叠自编码器的入侵检测方法在检测性能上提高了约11.15%。3)运用基于RNN无线局域网入侵检测方法,采用“云+终端+控制端”的智能家居部署形式,设计并实现了用于智能家居无线局域网入侵检测的智能家居原型系统。综上所述,本文提出的基于流量序列分类的RNN无线局域网入侵检测方法具有较高的检测精度,并通过原型系统弥补了现有理论研究的缺陷,有利于降低智能家居的安全风险,打消人们使用智能家居的顾虑,从而推动智能家居和物联网的普及发展。
【图文】：

频段上的无线传输提供了更大的带宽支持、更多的 MIMO 空间流和更高密度的调制方式。目前采用 802.11ac 的无线局域网设备正在快速地普及。2016 年，最新修订与补充被整合为 802.11-2016，形成了无线局域网的现行标准。2.1.2 无线局域网的网络构成作为 IEEE 802 网络族群的一份子，802.11 无线局域网的核心在于开放式系统互联模型(Open System Interconnection, OSI)的最下面两层：物理层和数据链路层。无线局域网与 802 网络的关系如图 2.1 所示，和其他 802 局域网一样，无线局域网规定了自己的 MAC 层和物理层，对于自身未规定的事务，则借助 802 中的其他局域网高层管理协议来实现，例如借助 802.1X 来实现设备的认证机制和密钥管理。

实现方式与本文的研究内容无关，因此本文只对无线局域网的基本构成进行简要论述。如图2.2所示，完整的无线局域网一般包含4种基本组件，分别为工作站(Station,STA)、接入点(Access Point, AP)、无线媒介(Wireless Media, WM)和分布式系统(Distributed System, DS)。其中，工作站是指具备无线接入能力的实体，它与 AP 关联配对并通过 WM获取对局域网和 DS 的访问。接入点是一种通过 WM 向 STA 提供局域网和 DS 接入的实体。无线媒介是无线局域网所依赖的传输介质，，用于在网内实体之间传递
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TU855;TP18;TN925.93

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本文编号：2620655