【摘 要】
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随着物联网设备数量的快速增长,被劫持的物联网设备组成的僵尸网络发起非法攻击的频率大大增加。这是因为大多数的物联网设备的计算、存储能力较低,使得物联网设备成为完美的僵尸网络节点,因此,物联网设备的安全性已经成为一个严峻的问题。因为物联网设备的数量大,种类多,所以针对物联网设备的流量检测需要考虑到各种类型设备工作的特点,从流量中提取合适的特征,然后训练设备的流量监测模型;另外,流量检测模型通常采用半监
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随着物联网设备数量的快速增长,被劫持的物联网设备组成的僵尸网络发起非法攻击的频率大大增加。这是因为大多数的物联网设备的计算、存储能力较低,使得物联网设备成为完美的僵尸网络节点,因此,物联网设备的安全性已经成为一个严峻的问题。因为物联网设备的数量大,种类多,所以针对物联网设备的流量检测需要考虑到各种类型设备工作的特点,从流量中提取合适的特征,然后训练设备的流量监测模型;另外,流量检测模型通常采用半监督学习算法训练得到,但是半监督学习相较监督学习存在准确率低、泛化性能差的问题。针对上述问题,本文对物联网环境中的设备流量攻击行为的检测进行了深入研究。对于流量攻击行为的检测,决定检测效果和效率的要素主要有算力、算法和数据,三者相辅相成。由于物联网边缘设备的算力普遍较低,所以本文在数据处理和检测算法这两个方面进行了改进和创新:1)提出一种基于随机森林（Random Forests,RF）的包裹式特征选择方法RFCVFS（Random Forests Cross Validation Feature Selection）,通过筛选合适的特征以降低待检测数据的维度,最终达到提高模型检测效率的目的。实验结果表明,该方法使模型的检测时间最大降低28.49%;2)提出一种集成学习的个体学习器选择算法IISA（Individual Learner Selection Algorithm）,IISA是一种基于相关系数度量的选择方法,利用相关系数将相似度差异大的个体学习器集成起来并采用投票的方式进行判决,在减少个体学习器的同时,提高检测的准确度和检测效率。实验结果表明,该方法使模型的准确率最大提高4.69%;
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