The invention discloses a network intrusion detection method for virtual service of sensing information in the Internet of Things, including: (1) intelligent network communication optimization algorithm; (2) intelligent network intrusion detection algorithm. The intelligent network communication optimization algorithm is as follows: first, the local administrator counts all the paths from the source sensor node to the cloud server; then, the influence of each path and the constraint factors of each sensor node on the attribute weight is analyzed; on this basis, the shortest path with the lowest attribute weight is selected; Based on these shortest paths, the required sensing information is allocated to the corresponding links and sensor nodes.
【技术实现步骤摘要】
一种用于物联网传感信息虚拟服务的网络入侵检测方法
本专利技术属于物联网中传感信息虚拟服务的网络入侵检测领域,其目的是在物联网的传感信息虚拟服务过程中为用户提供一种网络入侵检测方法。
技术介绍
物联网是在计算机互联网的基础上,利用各种传感设备、射频识别技术、无线数据通信技术等所构成的一个传感信息实时共享的互联网络。它结合了当今最先进的传感技术、无线通信技术和云计算技术,使传感信息能为广大用户提供虚拟化的数据服务,从而被广泛的应用于家庭、农业、城市、医疗、工业、国防等众多领域中。虽然物联网具有非常广阔的应用前景,但是,由于物联网是一个开放的网络,大多数感应和传输设备都是由一些功能单一、缺乏安全维护与检测的处理单元所构成,因此,面临的安全问题和漏洞会更多。如:在2016年,美国物联网设备的多个漏洞就被用于大规模侵犯隐私,比如“婴儿相机搜索引擎”,以及一些规模最大的DDoS攻击等。这些安全问题和漏洞可能导致未经授权的行为者对设备进行隐私侵犯、控制和危险操作,并使用这些设备攻击其他基础设施。如果不加以解决,将会减缓物联网技术对社会带来的好处。虽然先前人们在网络安全方面做过大量的工作,并取得了一定的成果,但由于传统网络与物联网具有一定的差异性,其安全工作和产品生产也缺乏对物联网的动态性、多样性、开放性和互联性的考虑,很容易受到非法用户对物联网漏洞的种种攻击。在此状况下,在物联网传感信息的虚拟服务过程中迫切需要一种网络入侵检测方法。针对上述问题和矛盾,在遵循现有传感信息的产生、传输和交换的方式上,我们将采用新的网络入侵检测方法。通过此方法,可以收集和分析计算机或网络中的 ...
【技术保护点】
1.一种用于物联网传感信息虚拟服务的网络入侵检测方法,包括:(1)智能的网络通信优化算法;(2)智能的网络入侵检测算法,其特征在于:所述智能的网络通信优化算法如下:本地域管理者首先统计源传感器节点到云服务器的所有路径;然后,分析各路径、各传感器节点的约束因子对属性权重的影响;在此基础上,选择具有最低属性权重影响的路径为最短路径;基于这些最短路径,将所需传输的传感信息分配给相应的链路和传感器节点。
【技术特征摘要】
1.一种用于物联网传感信息虚拟服务的网络入侵检测方法,包括:(1)智能的网络通信优化算法;(2)智能的网络入侵检测算法,其特征在于:所述智能的网络通信优化算法如下:本地域管理者首先统计源传感器节点到云服务器的所有路径;然后,分析各路径、各传感器节点的约束因子对属性权重的影响;在此基础上,选择具有最低属性权重影响的路径为最短路径;基于这些最短路径,将所需传输的传感信息分配给相应的链路和传感器节点。2.如权利要求1所述的用于物联网传感信息虚拟服务的网络入侵检测方法,其特征在于:所述智能的网络通信优化算法具体包括如下步骤:第一步:本地域管理者探测某个节点是否有一些传感信息;如果此节点中有一些源信息,那么将被标记为源节点;第二步:本地域管理者探测云服务器,并找出源节点与云服务器的所有相邻链接;第三步:如果链路L是源节点的所有相邻链接之一,那么传感器节点上的收集器通过深度优先搜索方法统计从源节点到云服务器的所有可能的传输路径TL(m);第四步:针对每一传输链路,在每对节点之间,构建允许彼此直接通信的属性限制集{S(1),S(2),S(3),…,S(n)};第五步:初始化变量w(j)=δ,j∈{1,2,3,...,n},δ表示属性权重的初始值)第六步:初始化变量ψ=0,m=1,ε=c(说明:这里c表示小于1的常数);第七步:判断传输在链路L中i通道上的所有信息流是否小于允许的最大值,即是否小于1,如果则转向第八步;否则,转向第二十步;第八步:判断1≤m≤M,如果是,则转向第九步;否则,转向第十九步;第九步:将链路上允许信息流m所通过的总数赋值给变量r,即r=r(m);第十步:判断r>0是否成立,如果是,则转向第十一步;否则,转向第十八步;第十一步:计算信息流m在不同节点间的属性权重最小值,即第十二步:计算从源节点到云服务器的属性权重最小值Pmin(TL(m))=min∑m∈MΔw(j);第十三步:将属性权重最小值的当前最小流量分配给变量ξ,即ξ=min(d(PminTL(m)));第十四步:将具有属性最小累加值(即最小权重)的路径标记为最短路径,即η=min{r,ξ};第十五步:链路上变量r减去信息流的当前通道流量,此当前路由通道具有属性权重的最小值),即r=r-η;第十六步:传输在链路L中i通道上的信息流加上当前路由通道流量,此当前路由通道具有属性权重的最小值,即d(j|L)=d(j|L)+η;第十七步:在链路L中i通道上,计算约束对的当前属性权重,即w(j)=w(j)*(1+(ε*η/d(PminTL(m)))),转向第十步;第十八步:增加通信对的数量,即计算m=m+1,转向第八步;第十九步:计算ψ=ψ+1,转向第七步;第二十步:计算θ=max(∑j∈s(d(j|L)/C(j|L)));第二十一步:计算最大比例因子,即F=ψ/θ;第二十二步:结束;其中ε是链路上传输通道的约束因子;ψ是链路上所有能激活的通道的最大值;C(i|L)是在链路L上通道i所能传输感应信...
【专利技术属性】
技术研发人员:李运发,涂逸飞,郝苗,
申请(专利权)人:杭州电子科技大学,
类型:发明
国别省市:浙江,33
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