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圖結(jié)構(gòu)下基于通信模式匹配的物聯(lián)網(wǎng)異常流量檢測(cè)方法

物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用帶來(lái)了新的安全風(fēng)險(xiǎn)，為了在不干擾系統(tǒng)正常運(yùn)行的前提下實(shí)時(shí)洞察網(wǎng)絡(luò)的異常狀態(tài)，基于流量的異常檢測(cè)方案應(yīng)運(yùn)而生，然而當(dāng)前檢測(cè)方案普遍存在通用性欠缺、攻擊樣本依賴性強(qiáng)的問題?；诖耍罁?jù)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行的物理限制與領(lǐng)域規(guī)范，創(chuàng)新性地提出了一種圖結(jié)構(gòu)下基于通信模式匹配的物聯(lián)網(wǎng)異常流量檢測(cè)方法，在通信圖構(gòu)建的基礎(chǔ)上利用子圖挖掘、同構(gòu)子圖發(fā)現(xiàn)等算法分析表征物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中固定、周期、自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)的通信模式來(lái)構(gòu)建檢測(cè)基準(zhǔn)，并利用社區(qū)檢測(cè)算法高效、精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)實(shí)時(shí)流量中存在的異常數(shù)據(jù)。在BoT-IoT和IoT-23數(shù)據(jù)集上從不同數(shù)據(jù)集上的效果對(duì)比、不同檢測(cè)方案的效果對(duì)比以及不同時(shí)間窗口下的實(shí)時(shí)檢測(cè)效率三個(gè)方面對(duì)方案進(jìn)行了評(píng)估，99%的檢測(cè)準(zhǔn)確率和秒級(jí)的實(shí)時(shí)檢測(cè)時(shí)間充分證明了本方案的高效性和可用性。

發(fā)表于：7/2/2024