物聯(lián)網(wǎng)的普及使得海量有漏洞設(shè)備連接入互聯(lián)網(wǎng),帶來大量安全隱患,物聯(lián)網(wǎng)安全問題成為物聯(lián)網(wǎng)能否大規(guī)模應(yīng)用的關(guān)鍵所在。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能（AI）的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)（IOT）呈現(xiàn)AIOT的發(fā)展趨勢,物聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施將成為新一代的信息基礎(chǔ)設(shè)施,未來也必將形成“物聯(lián)”“數(shù)聯(lián)”“智聯(lián)”三位一體的體系結(jié)構(gòu),物聯(lián)網(wǎng)安全解決之道也必然順應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢,實現(xiàn)以智能算法為引領(lǐng)、物聯(lián)網(wǎng)安全數(shù)據(jù)為驅(qū)動的物聯(lián)網(wǎng)安全解決途徑。近年來,研究人員在物聯(lián)網(wǎng)安全方面做了大量的研究,取得了一些重要成果,但還存在一些問題。例如,在安全管理架構(gòu)方面,隨著邊緣計算、霧計算技術(shù)的不斷成熟,分布式的安全管理架構(gòu)已經(jīng)成為物聯(lián)網(wǎng)安全研究的主要方向;在流量分析方面,大多數(shù)研究都是將基于深度包分析等傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)流量分析技術(shù)直接應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)流量異常檢測,而很少考慮物聯(lián)網(wǎng)流量特點的輕量級檢測需求;威脅感知與知識建模作為當(dāng)前安全領(lǐng)域的熱點,主要用于潛在威脅發(fā)現(xiàn),關(guān)聯(lián)和評估,目前的研究成果能夠分析資產(chǎn)的相關(guān)安全信息以進行風(fēng)險分析和評估,但無法實現(xiàn)知識之間的關(guān)聯(lián)和推理,不能及時自動發(fā)現(xiàn)和更新安全知識。本文緊緊圍繞數(shù)據(jù)驅(qū)動物聯(lián)網(wǎng)安全的研究思路,首先對物聯(lián)網(wǎng)安全... 

【文章來源】：戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學(xué)河南省

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

檢測準(zhǔn)確率隨數(shù)據(jù)包數(shù)量的變化圖

第三章 基于通信流量的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備識別與接入控制2.結(jié)果評估隨機森林算法[69]被用來訓(xùn)練模型。在本文中，首先實驗用隨機森林做多分類器的設(shè)備識別模型multi _ classifierC ，將數(shù)據(jù)集 1 nD : Set d , ,d 隨機分為訓(xùn)練集trainingDS 和測試集testDS ，多次實驗得出的平均識別準(zhǔn)確率為 67%，多分類，這顯然不能滿足實際需求。

第三章 基于通信流量的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備識別與接入控制2.結(jié)果評估隨機森林算法[69]被用來訓(xùn)練模型。在本文中，首先實驗用隨機森林做多分類器的設(shè)備識別模型multi _ classifierC ，將數(shù)據(jù)集 1 nD : Set d , ,d 隨機分為訓(xùn)練集trainingDS 和測試集testDS ，多次實驗得出的平均識別準(zhǔn)確率為 67%，多分類，這顯然不能滿足實際需求。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的大規(guī)模地理知識圖譜構(gòu)建[J]. 蔣秉川,萬剛,許劍,李鋒,溫薈琦.  測繪學(xué)報. 2018(08)
[2]知識圖譜研究進展[J]. 漆桂林,高桓,吳天星.  情報工程. 2017(01)
[3]自動化構(gòu)建的中文知識圖譜系統(tǒng)[J]. 鄂世嘉,林培裕,向陽.  計算機應(yīng)用. 2016(04)
[4]知識圖譜構(gòu)建技術(shù)綜述[J]. 劉嶠,李楊,段宏,劉瑤,秦志光.  計算機研究與發(fā)展. 2016(03)
[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進型新奇檢測技術(shù)診斷大跨度拱橋異常狀態(tài)[J]. 王濤,張麗莎,高巖.  北京理工大學(xué)學(xué)報. 2016(02)
[6]信息安全風(fēng)險評估關(guān)鍵技術(shù)研究與實現(xiàn)[J]. 文偉平,郭榮華,孟正,柏皛.  信息網(wǎng)絡(luò)安全. 2015(02)
[7]物聯(lián)網(wǎng)信息模型與能力分析[J]. 毛燕琴,沈蘇彬.  軟件學(xué)報. 2014(08)
[8]物聯(lián)網(wǎng)安全威脅與措施[J]. 楊光,耿貴寧,都婧,劉照輝,韓鶴.  清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2011(10)

博士論文
[1]基于空間分區(qū)與降維技術(shù)的位置指紋室內(nèi)定位方法研究[D]. 莫云.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016



本文編號：3093274