[发明专利]基于物联网设备的网络检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了基于物联网设备的网络检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：在待检测物联网设备接入网络时，获取所述待检测物联网设备的周期性时间统计特征以及一般时间统计特征；根据所述周期性时间统计特征以及一般时间统计特征通过无监督异常检测模型进行异常检测，得到检测结果；根据所述检测结果确定所述待检测物联网设备是否为异常物联网设备，相比较于现有技术，本发明通过结合周期性时间统计特征以及一般时间统计特征进行流量特征选取，优化和扩展了特征的选择范围，并设计了一种基于加权距离的改进聚类异常分析算法，更加全面可靠地提高对物联网设备中僵尸网络的识别准确率。

技术领域

本发明涉及物联网安全技术领域，尤其涉及一种基于物联网设备的网络检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着物联网技术的快速发展，智能家居、智慧医疗以及智能交通等应用场景不断涌现，同时物联网设备数量呈现指数级增长趋势。物联网应用在给人类生活带来便利的同时，也产生了各种安全威胁，其中僵尸网络是物联网应用领域最危险的安全威胁之一。如2016年10月爆发的Mirai僵尸网络，它通过控制十万台物联网设备对美国迪恩公司管理的域名服务器发起拒绝服务攻击，引发亚马逊以及推特等网站几个小时内无法访问，导致大半个美国的互联网瘫痪。不同于传统僵尸网络，物联网僵尸网络由于设备数量庞大，导致攻击者能轻易查找到易受攻击的目标设备并通过控制节点形成僵尸网络，在海量的物联网终端设备之间传播僵尸病毒。物联网僵尸网络还可以影响到周边的物理环境，具有更强的破坏力和更大的破坏范围。

因此，有必要对物联网僵尸网络进行安全检测，目前主要有3类技术方法：基于蜜罐的检测技术、基于主机行为的检测技术以及基于网络流量的检测技术，但是这些方法均存在容易规避以及误报率高的问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提出一种基于物联网设备的网络检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中如何提高异常物联网设备识别准确性的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于物联网设备的网络检测方法，所述基于物联网设备的网络检测方法包括以下步骤：

在待检测物联网设备接入网络时，获取所述待检测物联网设备的周期性时间统计特征以及一般时间统计特征；

根据所述周期性时间统计特征以及一般时间统计特征通过无监督异常检测模型进行异常检测，得到检测结果；

根据所述检测结果确定所述待检测物联网设备是否为异常物联网设备。

可选地，所述根据所述周期性时间统计特征以及一般时间统计特征通过无监督异常检测模型进行异常检测，得到检测结果，包括：

从所述周期性时间统计特征以及一般时间统计特征中选取初始聚类中心；

分别获取所述周期性时间统计特征以及一般时间统计特征对应的加权因子；

根据所述加权因子以及初始聚类中心通过聚类模型进行异常检测，得到检测结果。

可选地，所述根据所述加权因子以及初始聚类中心通过聚类模型进行异常检测，得到检测结果，包括：

根据所述加权因子、初始聚类中心以及聚类模型对所述周期性时间统计特征以及一般时间统计特征进行聚类，得到聚类距离；

根据所述聚类距离得到所述周期性时间统计特征以及一般时间统计特征为聚类中心的概率；

根据所述聚类中心的概率确定聚类中心，以将正常样本和异常样本进行划分，鉴别网络入侵，得到检测结果。

可选地，所述在待检测物联网设备接入网络时，获取所述待检测物联网设备的周期性时间统计特征以及一般时间统计特征，包括：

在待检测物联网设备接入网络时，获取所述待检测物联网设备的流量数据；