【摘 要】
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针对传统的网络安全态势数据检测过程中,普遍存在着检测误差较高、时间消耗较长、能耗较高等问题。提出基于LoRaWAN的网络安全态势数据自动化检测方法。引用LoRaWAN网络模型,
【基金项目】
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青海省自然科学基金:青海省高寒地区智慧畜牧业监测网可信感知节点关键技术研究(编号:2017-ZJ-912)
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针对传统的网络安全态势数据检测过程中,普遍存在着检测误差较高、时间消耗较长、能耗较高等问题。提出基于LoRaWAN的网络安全态势数据自动化检测方法。引用LoRaWAN网络模型,利用粒子滤波联合函数获取恶意攻击时间和频率,构建通信网络恶意信号攻击模型;在此模型基础上,通过网络恶意攻击威胁的态势指向性函数和时频响应,获得网络恶意攻击数据的隶属度特征,以此来实现网络安全态势数据自动化检测。测试结果表明,所提方法检测误差较低,时间消耗较小,能耗较低,具有一定的应用价值。
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