基于自适应巡视算法的工业物联网异常行为检测.docx

【摘要】提到的是一种针对工业物联网（IoT）安全的异常行为检测方法，该方法基于自适应巡视算法。它考虑了物联网节点的信誉度，根据数据包完整性、传输速率和延迟等因素动态更新。同时，算法会根据信誉阈值自适应调整巡视间隔，以实现低能耗和高效的异常检测。实验结果表明，这种方法相比于传统的LEACH-C机制，能有效降低网络能耗，延长节点寿命。 【关键词】中的“自适应巡视”是指根据环境变化和节点状态调整巡视策略，以优化资源利用和检测效果。“工业物联网”是指集成多种先进技术，如人工智能、大数据和云计算的工业系统，它在智能制造中起到关键作用，但同时也面临复杂的网络安全挑战。“异常行为检测”是识别和防止物联网中不正常或恶意活动的过程。 【内容概述】工业物联网的安全性是当前研究的重点，因为它涉及到设备、控制系统、网络、数据、人员管理和APT攻击等多个层面的威胁。现有的研究大多从流量数据出发，通过特征提取和处理来检测异常行为。本文提出的模型则采用了节点层级划分，分为普通节点、簇头节点和汇聚节点，其中簇头节点负责监控和信誉值更新。通过选取具有高介数和信誉度的节点作为簇头，以提高网络的稳定性和检测效率。节点的信誉度基于数据包完整性和传输性能来评估。 【具体方法】在选取簇头节点时，考虑到网络中所有最短路径的通过频率（介数）和节点的数据包转发表现（信誉度）。数据包完整性是通过比较转发数据包的帧头、长度、数据和校验值来确定的。数据包传输率则反映了节点向下一跳节点成功发送数据包的能力。这些因素共同决定了节点的信誉度和其在网络中的重要性。 【模型优势】提出的自适应巡视算法能够在不增加网络负担的情况下实现高精度的异常检测，且能根据网络状态自适应调整，这有助于提升系统的节能性和安全性，特别适用于工业物联网的复杂环境。 【结论】工业物联网的安全防护需要创新的解决方案，基于自适应巡视的异常行为检测方法提供了一种有效途径，通过动态信誉度评估和自适应调整，能够更好地应对网络中的安全威胁，延长节点寿命，降低整体能耗。这一方法对于保障工业物联网的安全运行具有重要的实践意义。