【摘 要】
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工业物联网对于智能制造至关重要,在物联网末端节点部分,由于计算能力受限、存储资源受限,存在节点可靠访问、传输可靠性等具体问题,使物联网面临严重的安全威胁。入侵检测系
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工业物联网对于智能制造至关重要,在物联网末端节点部分,由于计算能力受限、存储资源受限,存在节点可靠访问、传输可靠性等具体问题,使物联网面临严重的安全威胁。入侵检测系统是物联网实施的一种主动防御机制,能够为物联网的安全问题提供防护,而物联网的安全离不开物联网节点的可靠性传输,所以研究物联网节点的入侵检测和传输环境监测具有深远的意义。根据物联网的特点,阐述了物联网中节点入侵检测技术,从IPv6物联网无线传感器网络的节点和数据传输特征出发,并介绍了物联网节点网络的结构以及其可靠安全访问行为,研究的主要内容如下:设计了一种物联网节点网络入侵检测方法,分析入侵检测的分类及相关入侵检测技术,然后给出物联网节点网络入侵检测面临的挑战,并详细阐述基于传统机器学习和基于深度学习的检测方法,最后提出了基于特征融合机制的卷积神经网络入侵检测方法。对特征数据进行融合,并且利用改进的损失函数设计了一套检测框架,仿真实验通过性能对比给出了方案的优越性。设计了一种节点数据传输可靠监测模型,通过分析节点传输数据的行为,结合传输数据的多跳网络结构以及现有的数据监测方法,建立了基于多通道时间长短的融合网络模型来对物联网节点数据传输可靠性进行监测。通过利用监测方法性能评价指标对仿真实验结果进行对比分析,证明本模型对于物联网节点传输数据监测具有良好的性能。
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