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基于物聯(lián)網(wǎng)的異構傳感數據入侵風(fēng)險識別方法
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南京理工大學(xué)科學(xué)與工程學(xué)院

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Intrusion risk identification method of heterogeneous sensor data based on Internet of things
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    異構傳感數據入侵風(fēng)險識別過(guò)程中未對采集的異構傳感數據進(jìn)行融合處理,導致數據入侵風(fēng)險識別完整性較差,為此,本文引入物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),提出一種新的異構傳感數據入侵風(fēng)險識別方法。根據物聯(lián)網(wǎng)的組成層次,構建物聯(lián)網(wǎng)結構模型。依據不同網(wǎng)絡(luò )入侵攻擊類(lèi)型,設置風(fēng)險類(lèi)型識別標準。在物聯(lián)網(wǎng)結構模型下,采集異構傳感數據,得出初始數據的融合處理結果。從傳感數據結構以及數據時(shí)域變化兩個(gè)方面,提取異構傳感數據特征,計算入侵風(fēng)險值。最終輸出可視化的異構傳感數據入侵風(fēng)險等級以及類(lèi)型的識別結果。實(shí)驗結果表明,設計識別方法的風(fēng)險值識別誤差降低了0.015,風(fēng)險類(lèi)型識別正確率提高了1.6%,且風(fēng)險識別方法的響應時(shí)間更短,即優(yōu)化設計的入侵風(fēng)險識別方法在精度和時(shí)效性?xún)蓚€(gè)方面更加具有優(yōu)勢。

    Abstract:

    In the process of heterogeneous sensor data intrusion risk identification, the collected heterogeneous sensor data is not fused, which leads to the poor integrity of data intrusion risk identification. Therefore, this paper introduces the Internet of things technology and proposes a new method of heterogeneous sensor data intrusion risk identification.According to the composition level of the Internet of things, build the structure model of the Internet of things. According to different types of network intrusion attacks, set up risk type identification standards. Under the structure model of the Internet of things, collect heterogeneous sensor data and get the fusion processing results of the initial data.From the two aspects of sensor data structure and data time-domain changes, extract the characteristics of heterogeneous sensor data, and calculate the intrusion risk value. Finally, the visual recognition results of heterogeneous sensor data intrusion risk level and type are output.The experimental results show that the risk value identification error of the design identification method is reduced by 0.015, the accuracy of risk type identification is increased by 1.6%, and the response time of the risk identification method is shorter, that is, the optimized intrusion risk identification method has more advantages in accuracy and timeliness.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

戴建東,戴昊洋.基于物聯(lián)網(wǎng)的異構傳感數據入侵風(fēng)險識別方法計算機測量與控制[J].,2023,31(2):237-242.

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  • 收稿日期:2022-07-13
  • 最后修改日期:2022-08-04
  • 錄用日期:2022-08-05
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2023-02-16
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