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基于设备型号分类和BP神经网络的物联网流量异常检测: 收藏
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引用; 《信息网络安全》2019年第12期 53-63页; 作者：杨威超郭渊博钟雅甄帅辉战略支援部队信息工程大学密码工程学院; 物联网的快速发展,带来的安全威胁层出不穷,尤其是攻击者利用设备漏洞事先入侵潜伏,进而发动网络攻击的例子屡见不鲜。为了有效地应对物联网安全威胁,结合物联网系统的特点,文章设计了基于设备型号的流量异常检测模型,模型采用设置阻尼...; 物联网的快速发展,带来的安全威胁层出不穷,尤其是攻击者利用设备漏洞事先入侵潜伏,进而发动网络攻击的例子屡见不鲜。为了有效地应对物联网安全威胁,结合物联网系统的特点,文章设计了基于设备型号的流量异常检测模型,模型采用设置阻尼时间窗口的方法提取时间统计特征并构建指纹,然后根据设备类型对指纹进行分类,最后用主成分分析法对特征进行降维并用BP神经网络算法进行异常检测的训练和识别。为进一步验证设备型号分类对异常检测效果的贡献,文章比较了随机森林、支持向量机方法在检测中的效果并对实验结果进行了评估,结果表明,基于设备型号的异常检测准确度能够提高10%左右,BP神经网络具有最好的检测效果,检出率平均达到90%以上。; 来源：详细信息评论

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