面向物联网的安全认证方法研究

发布时间：2022-10-04 11:13

　　作为第四次工业革命的技术支撑,物联网技术应用遍布我们工作和生活的方方面面,如军事、交通、智能家居、智能医疗等。物联网应用领域的拓展和延伸大大方便了人们的工作和生活,与此同时,其安全问题也逐渐暴露出来。认证作为物联网设备进入网络的第一道关卡,在整个物联网安全体系中的地位尤为突出。因此,保证物联网节点间安全高效的认证是亟需解决的关键问题之一。针对物联网环境下现有认证方法的不足,本文提出了两种新的方法。其一,针对物联网设备的可移动性,提出基于场景识别的物联网认证方法;其二,针对现有中心化认证体系面临单点失效等风险,提出基于区块链技术的物联网认证方法。首先,设计分类器。本文选择泛化能力强且样本大小限制较低的支持向量机作为场景识别的分类器。基于多项式核函数和RBF核函数,提出了混合核函数构造方法。选择K重交叉验证的平均分类精度、测试精度和支持向量比例作为适应度函数的输入值,改进了粒子群算法。通过改进的粒子群算法优化SVM分类器的多个参数,包括多项式核函数权重a、多项式核参数d、RBF核参数g和惩罚因子C。仿真结果表明,本文设计的分类器较算法优化前的分类器,分类精度和泛化能力的综合性能得到了很大的... 

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 物联网认证方法
        1.2.2 室内外场景识别技术
        1.2.3 区块链技术在物联网中的应用
    1.3 本文的研究内容和组织结构
第二章 相关技术研究
    2.1 基于环境多因素特征的室内外场景识别
        2.1.1 光照强度
        2.1.2 磁场强度
        2.1.3 加速度
    2.2 基本分类算法
        2.2.1 决策树算法
        2.2.2 人工神经网络
        2.2.3 支持向量机
        2.2.4 性能对比
    2.3 区块链技术
        2.3.1 区块链分类
        2.3.2 共识机制
        2.3.3 智能合约
        2.3.4 区块链技术的应用场景
    2.4 本章小结
第三章 基于SVM的分类器设计
    3.1 支持向量机
        3.1.1 核函数
        3.1.2 训练算法
    3.2 改进的PSO-SVM算法
        3.2.1 粒子群算法
        3.2.2 基于混合核函数的SVM分类器
        3.2.3 算法的改进
    3.3 实验与分析
        3.3.1 分类器分类性能分析
        3.3.2 场景识别性能评估
    3.4 本章小结
第四章 基于室内外场景识别的物联网认证方法
    4.1 引言
    4.2 层次分析法
    4.3 基于场景识别的物联网认证方法
        4.3.1 认证框架
        4.3.2 场景识别
        4.3.3 认证方案决策
        4.3.4 适用场景
    4.4 分析与讨论
    4.5 本章小结
第五章 基于区块链技术的物联网认证方法
    5.1 引言
    5.2 超级账本Fabric
    5.3 基于区块链技术的物联网认证方法
        5.3.1 认证框架
        5.3.2 链码设计
        5.3.3 相关数据结构设计
    5.4 实验及结果分析
        5.4.1 实验设计
        5.4.2 结果分析
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 全文工作总结
    6.2 下一步工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间发表论文与其它研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]区块链技术综述[J]. 沈鑫,裴庆祺,刘雪峰.  网络与信息安全学报. 2016(11)
[2]区块链技术发展现状与展望[J]. 袁勇,王飞跃.  自动化学报. 2016(04)
[3]支持向量机核函数选择研究与仿真[J]. 梁礼明,钟震,陈召阳.  计算机工程与科学. 2015(06)
[4]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)
[5]输变电设施与家用电器对居室工频磁场的影响[J]. 孙海燕.  职业与健康. 2011(08)
[6]物联网安全特征与关键技术[J]. 杨庚,许建,陈伟,祁正华,王海勇.  南京邮电大学学报(自然科学版). 2010(04)
[7]物联网安全架构初探[J]. 武传坤.  中国科学院院刊. 2010(04)
[8]无线传感器网络安全认证技术综述[J]. 曾迎之,苏金树,夏艳,黄清元,赵宝康.  计算机应用与软件. 2009(03)
[9]支持向量机核函数选择的研究[J]. 朱树先,张仁杰.  科学技术与工程. 2008(16)
[10]层次分析法的研究与应用[J]. 郭金玉,张忠彬,孙庆云.  中国安全科学学报. 2008(05)



本文编号：3684926