基于多維指紋建模篩選機制的物聯網反入侵算法研究

摘要：針對當前物聯網反入侵算法存在入侵監測準確性較低,且難以適應動態入侵環境等不足,提出了一種基于多維指紋建模篩選機制的物聯網反入侵算法。首先,基于數據挖掘思想,綜合考慮攻擊行為集合及其分布特征,采用匹配方式均衡節點緩存資源,分流攻擊行為,提高網絡在遭受入侵情況下的對攻擊行為的命中,增強網絡魯棒性能;隨后,針對入侵過程存在峰值特性,使用遞歸方式構建節點攻擊行為模型,采取線性反序映射來獲取攻擊行為彈性系數并降低惡意節點入侵成功率,挖掘網絡入侵行為的納什均衡解,有效提高對惡意攻擊行為的過濾效率。仿真實驗表明:數據聚合-QOS聯合檢測算法(QoS-Aware Hybrid Data Aggregation Scheme,QA-HDA算法)、能量感知篩選監測算法(Energy-Aware Perception Algorithm,EAP算法)相比,在遭受入侵時,所提算法具有更高的臨界性能及的入侵流量過濾能力。