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为适应物联网感知层节点计算能力弱、能量有限和存储空间不足等特点,提出基于稀疏化最小二乘支持向量机的物联网轻量级入侵检测方法,以最小二乘支持向量机作为分类器,通过改进的K均值数据稀疏和自适应剪枝的模型稀疏方法,使模型更好适应物联网苛刻的资源环境。实验测试结果表明:入侵检测模型的F1值达到0.9268,模型大小减少到81.3KB,提出的轻量级入侵检测方法能够较好地适应物联网应用场景及其安全需求。