物聯(lián)網(wǎng)在可穿戴設備、智能傳感器和家用電器等領域的快速發(fā)展,將影響我們生活的方方面面。物聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)量正在迅速增加,預計到2020年底,將有500億臺設備連接到互聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)設備尤其是感知層節(jié)點本身的漏洞很容易受到攻擊者的攻擊,此外,幾乎每個新應用程序附帶的代碼漏洞都是一個安全威脅,傳統(tǒng)的防病毒軟件不太可能預防和阻止這種威脅。針對各種物聯(lián)網(wǎng)設備的網(wǎng)絡攻擊以各種形式出現(xiàn),正在成為物聯(lián)網(wǎng)安全最嚴重的威脅之一。研究物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測技術,對于提高物聯(lián)網(wǎng)安全具有重要意義。機器學習可以從以往的經(jīng)驗中教機器像人類一樣學習,將機器學習算法應用到物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測中,為物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測技術的發(fā)展帶來了新的機遇與挑戰(zhàn)。機器學習在物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測和網(wǎng)絡防御中的作用至關重要,機器學習在物聯(lián)網(wǎng)安全方面的應用尚未充分發(fā)揮其潛力。結合機器學習和物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測技術,本文對物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測關鍵技術進行了深入的研究,以解決物聯(lián)網(wǎng)在攻擊節(jié)點分類,攻擊檢測方法和攻擊檢測模型方面的安全技術問題。本文的研究內(nèi)容包括建立物聯(lián)網(wǎng)安全威脅模型、基于暗網(wǎng)流量和SVM-RS-Ada Boost算法的物聯(lián)網(wǎng)攻擊節(jié)點分類方法、支持零日攻擊檢測的基于IGAN... 

【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：117 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

論文結構圖

總的來說,物聯(lián)網(wǎng)安全的總體需求體現(xiàn)為物理安全,信息采集安全,信息傳輸安全,信息處理安全的綜合,涉及到物聯(lián)網(wǎng)的各個層次,最終實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)在各個安全維度的安全。物聯(lián)網(wǎng)安全層次模型如圖2.1所示。(1)感知層安全

物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡存在多種安全威脅向量。以往的研究從攻擊方法、攻擊位置、攻擊層等角度列舉了存在的安全威脅。針對物聯(lián)網(wǎng)的特點,本章提出了一種新的安全威脅模型。在該安全威脅模型中,可以從以下不同的角度給出存在的安全威脅:層特征、對象特征、方法特征、成員特征、位置特征、目標特征和效果特征。該安全威脅模型如圖2.2所示。(1)層特征

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3406431