| 圖結(jié)構(gòu)下基于通信模式匹配的物聯(lián)網(wǎng)異常流量檢測方法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：2592 K | |
| 標簽： 通信模式 物聯(lián)網(wǎng) 子圖挖掘 | |
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| 文檔介紹：物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用帶來了新的安全風(fēng)險，為了在不干擾系統(tǒng)正常運行的前提下實時洞察網(wǎng)絡(luò)的異常狀態(tài)，基于流量的異常檢測方案應(yīng)運而生，然而當(dāng)前檢測方案普遍存在通用性欠缺、攻擊樣本依賴性強的問題。基于此，依據(jù)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)運行的物理限制與領(lǐng)域規(guī)范，創(chuàng)新性地提出了一種圖結(jié)構(gòu)下基于通信模式匹配的物聯(lián)網(wǎng)異常流量檢測方法，在通信圖構(gòu)建的基礎(chǔ)上利用子圖挖掘、同構(gòu)子圖發(fā)現(xiàn)等算法分析表征物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中固定、周期、自動運轉(zhuǎn)的通信模式來構(gòu)建檢測基準，并利用社區(qū)檢測算法高效、精準地發(fā)現(xiàn)實時流量中存在的異常數(shù)據(jù)。在BoT-IoT和IoT-23數(shù)據(jù)集上從不同數(shù)據(jù)集上的效果對比、不同檢測方案的效果對比以及不同時間窗口下的實時檢測效率三個方面對方案進行了評估，99%的檢測準確率和秒級的實時檢測時間充分證明了本方案的高效性和可用性。 | |
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