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题名基于物联网的异构传感数据入侵风险识别方法
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作者
戴建东
戴昊洋
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机构
南京理工大学科学与工程学院
新加坡南洋理工大学数理科学学院
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出处
《计算机测量与控制》
2023年第2期237-242,共6页
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文摘
异构传感数据入侵风险识别过程中未对采集的异构传感数据进行融合处理,导致数据入侵风险识别完整性较差,为此,引入物联网技术,提出一种新的异构传感数据入侵风险识别方法;根据物联网的组成层次,构建物联网结构模型;依据不同网络入侵攻击类型,设置风险类型识别标准;在物联网结构模型下,采集异构传感数据,得出初始数据的融合处理结果;从传感数据结构以及数据时域变化两个方面,提取异构传感数据特征,计算入侵风险值;最终输出可视化的异构传感数据入侵风险等级以及类型的识别结果;实验结果表明,设计识别方法的风险值识别误差降低了0.015,风险类型识别正确率提高了1.6%,且风险识别方法的响应时间更短,即优化设计的入侵风险识别方法在精度和时效性两个方面更加具有优势。
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关键词
物联网
异构数据
传感数据
入侵风险识别
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Keywords
internet of things
heterogeneous data
sensing data
intrusion risk identification
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名AI交互终端异常数据入侵识别与仿真
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作者
刘明
张弘
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机构
郑州工业应用技术学院信息工程学院
信息工程大学电子技术学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2022年第11期467-471,共5页
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文摘
交互终端界面可分为桌面、非桌面、可见及不可见几种类型,因此交互界面的大数据具有多样化和无序化特点,导致AI交互终端安全攻击事件时有发生。为增强AI交互安全性,提出AI交互终端大数据异常入侵风险识别方法。构建AI交互终端数据模型,获得入侵数据参变量在终端内簇首节点中的布局函数,构建异常数据入侵节点的路由拓扑模型。根据能量损耗测量频谱,得到交互终端数据布局全部簇的位置,拟合终端数据信息流二维信号。基于此,利用主成分分析提取异常值,筛选关联密切信息,保证成分互不干扰。根据排列数据簇,划分正常数据与异常入侵数据,利用网络发生器,得到入侵特征和权值,完成AI交互终端大数据异常入侵风险识别。实验结果显示,所提方法的AI交互终端大数据异常识别率可达95%以上,误检率低于10%,确保了AI终端的安全,可有效减小用户损失。
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关键词
交互终端
大数据异常入侵
入侵风险识别
数据特征提取
对角矩阵
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Keywords
AI interactive terminal
Abnormal intrusion of big data
Intrusion risk identification
Data feature extraction
Diagonal matrix
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分类号
TN925.1
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于生成对抗网络的主机入侵风险识别
被引量：1
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作者
林英
李元培
潘梓文
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机构
云南大学软件学院
云南省软件工程重点实验室
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第11期331-337,共7页
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基金
云南省软件工程重点实验室项目(2017SE102)
云南大学数据驱动的软件工程省科技创新团队项目(2017HC012)。
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文摘
随着互联网的发展,针对主机漏洞发起的入侵层出不穷,计算机安全问题日益突出,基于深度学习的入侵检测成为研究热点,但仍然存在攻击训练样本少以及无法有效检测未知攻击的问题。基于AC-GAN和LS-GAN,设计并实现主机入侵风险识别网络TR-GAN,该模型能有效解决梯度偏移或梯度消失的问题。TR-GAN相较于AC-GAN及LS-GAN,不但风险识别准确率更稳定,最大识别准确率达到80%,且其风险样本生成模块能在较少训练迭代轮数下就生成与真实攻击样本具有相同特征的攻击样本。生成的攻击样本不但可以作为训练样本的补充,而且可作为部署系统安全策略的参考。
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关键词
入侵风险识别
生成对抗网络
辅助分类器-生成对抗网络
最小二乘-生成对抗网络
主机特征
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Keywords
Intrusion risk recognition
Generative adversarial network
Auxiliary classifier-GAN
Least squares-GAN
Characteristic of host
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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