基于机器学习的物联网安全技术研究.pdf

物联网安全技术的研究正在日益受到关注，特别是在机器学习的背景下，这一领域展现出巨大的潜力。物联网（IoT）设备因其价格低廉、资源有限以及分布式网络结构，面临着独特的安全挑战。传统的安全解决方案，如中心化的管理和加密算法，往往不适合这些设备。而机器学习作为一种实现人工智能的技术，能够以非明确编程的方式训练设备，适应物联网的动态性和无需人为干预的特点。 物联网中的安全攻击主要包括目标导向攻击、执行者导向攻击和面向层的攻击。目标导向攻击包括主动和被动攻击，如拒绝服务（DoS）攻击和数据窃取。执行者导向攻击则分为内部和外部攻击，内部攻击者是合法网络的一部分，而外部攻击者则通过大量数据流阻塞网络或消耗节点资源。面向层的攻击则针对特定协议栈层次，例如数据链路层的攻击形式有数据洪泛、非公平攻击和耗尽攻击。 机器学习技术已经成为应对这些安全威胁的有效工具。例如，支持向量机（SVM）和神经网络（NN）被用于在介质访问控制层检测DoS攻击，通过训练模型识别冲突率和到达率异常。SVM也被应用于防御选择转发攻击，通过分析带宽和跳数进行入侵检测。此外，随机森林方法可用于基于数据流量区分物联网和非物联网设备，实现设备的自动识别和安全注册。强化学习则可以改进物联网的访问控制策略，结合区块链技术和智能合约，确保无信任环境下的安全交互。 物联网设备的资源限制使得复杂的认证机制难以实施，而机器学习方法的引入为解决这一问题提供了新的视角。通过分析和总结物联网的安全攻击类型，本文强调了机器学习在缓解安全问题上的应用。参考文献中，孙长江探讨了物联网感知层的信息安全防护，王艺超提出利用区块链技术解决物联网安全问题，王展鹏等人研究了基于机器学习的工业物联网入侵检测技术。 机器学习在物联网安全领域的应用是一个不断发展的领域，它能够帮助构建更加智能和自适应的防御系统，以对抗日益复杂的网络攻击。未来的研究应继续探索如何优化机器学习算法，以适应物联网设备的资源约束，同时提高安全性能，确保亿万物联网设备的数据安全和网络稳定性。