物联网感知层危险信号感知方法与响应策略研究

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随着物联网的发展,安全问题逐渐显现,并已成为一个瓶颈。物联网面临的安全问题和生物免疫系统面临的安全问题相似,都是要在持续变化的环境下保持系统本身的稳定性。传统免疫理论中免疫细胞只关注非己,免疫危险理论作为免疫学最新的研究成果,主要关注损伤,从而激活受损组织,感知细胞异常死亡,使其发出危险信号。本文主要基于免疫危险理论来研究物联网感知层危险信号感知方法和主动响应策略。本文首先针对物联网感知层危险信号离散的特点提出了危险信号感知方法,采用数值微分方法提取危险信号,将系统受到外来攻击时主要性能指标变化的幅度作为衡量攻击风险大小的尺度,构建了危险信号感知模型,该模型包含免疫耐受、危险感知与累积两个模块。免疫耐受模块在感知层节点部署初期筛选出不与自体集合匹配的检测器,感知过程中,根据工作环境不断调整当前的检测器。危险感知与积累模块负责危险信号的识别与积累,用免疫耐受模块生成的检测器集合判断当前的信号是否是危险信号,如果检测到异常信号,则进行危险信号积累,反之,则减少积累的危险信号量,当危险信号量大于设定的安全阀值时,表明遭受到外来攻击,发出危险警报。实验结果表明,本文提出的危险信号感知模型可以有效地检测到危险,具有较低的误报率;其次,本文针对感知层节点能量有限、不易补充、工作环境复杂多变的特点,提出了基于成本分析的主动响应策略,该策略根据攻击信息先进行响应成本和损失代价分析。响应成本的大小与节点的单位能量消耗率、节点的休眠时间、节点的身份三个要素相关,计算响应成本时取前两者的乘积,如果该节点不是普通节点,根据节点的身份对计算结果作相应的调整。损失代价的大小与危险累积期间节点的单位时间能量消耗率、节点的休眠时间、节点的能量剩余比例三个要素相关,计算损失代价时取前两者的乘积,根据节点的能量剩余比例对计算结果作相应的调整。比较响应成本和损失代价,根据结果采取相应的响应方法。实验结果表明,在遭受外来攻击的情况下,响应策略能够有效减少物联网感知层节点的损失,可随着工作环境和节点本身剩余能量情况进行不断的调整,具有较好的自适应性。
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