数据驱动的物联网安全威胁检测与建模

发布时间：2021-03-21 17:38

　　物联网的普及使得海量有漏洞设备连接入互联网,带来大量安全隐患,物联网安全问题成为物联网能否大规模应用的关键所在。随着大数据和人工智能（AI）的发展,物联网（IOT）呈现AIOT的发展趋势,物联基础设施将成为新一代的信息基础设施,未来也必将形成“物联”“数联”“智联”三位一体的体系结构,物联网安全解决之道也必然顺应物联网的发展趋势,实现以智能算法为引领、物联网安全数据为驱动的物联网安全解决途径。近年来,研究人员在物联网安全方面做了大量的研究,取得了一些重要成果,但还存在一些问题。例如,在安全管理架构方面,随着边缘计算、雾计算技术的不断成熟,分布式的安全管理架构已经成为物联网安全研究的主要方向;在流量分析方面,大多数研究都是将基于深度包分析等传统互联网流量分析技术直接应用于物联网流量异常检测,而很少考虑物联网流量特点的轻量级检测需求;威胁感知与知识建模作为当前安全领域的热点,主要用于潜在威胁发现,关联和评估,目前的研究成果能够分析资产的相关安全信息以进行风险分析和评估,但无法实现知识之间的关联和推理,不能及时自动发现和更新安全知识。本文紧紧围绕数据驱动物联网安全的研究思路,首先对物联网安全... 

【文章来源】：战略支援部队信息工程大学河南省

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

检测准确率随数据包数量的变化图

第三章 基于通信流量的物联网设备识别与接入控制2.结果评估随机森林算法[69]被用来训练模型。在本文中，首先实验用随机森林做多分类器的设备识别模型multi _ classifierC ，将数据集 1 nD : Set d , ,d 随机分为训练集trainingDS 和测试集testDS ，多次实验得出的平均识别准确率为 67%，多分类，这显然不能满足实际需求。

第三章 基于通信流量的物联网设备识别与接入控制2.结果评估随机森林算法[69]被用来训练模型。在本文中，首先实验用随机森林做多分类器的设备识别模型multi _ classifierC ，将数据集 1 nD : Set d , ,d 随机分为训练集trainingDS 和测试集testDS ，多次实验得出的平均识别准确率为 67%，多分类，这显然不能满足实际需求。

【参考文献】：
期刊论文
[1]多源异构数据的大规模地理知识图谱构建[J]. 蒋秉川,万刚,许剑,李锋,温荟琦.  测绘学报. 2018(08)
[2]知识图谱研究进展[J]. 漆桂林,高桓,吴天星.  情报工程. 2017(01)
[3]自动化构建的中文知识图谱系统[J]. 鄂世嘉,林培裕,向阳.  计算机应用. 2016(04)
[4]知识图谱构建技术综述[J]. 刘峤,李杨,段宏,刘瑶,秦志光.  计算机研究与发展. 2016(03)
[5]基于BP神经网络的改进型新奇检测技术诊断大跨度拱桥异常状态[J]. 王涛,张丽莎,高岩.  北京理工大学学报. 2016(02)
[6]信息安全风险评估关键技术研究与实现[J]. 文伟平,郭荣华,孟正,柏皛.  信息网络安全. 2015(02)
[7]物联网信息模型与能力分析[J]. 毛燕琴,沈苏彬.  软件学报. 2014(08)
[8]物联网安全威胁与措施[J]. 杨光,耿贵宁,都婧,刘照辉,韩鹤.  清华大学学报(自然科学版). 2011(10)

博士论文
[1]基于空间分区与降维技术的位置指纹室内定位方法研究[D]. 莫云.哈尔滨工业大学 2016



本文编号：3093274