[发明专利]一种分布式物联网安全态势感知方法有效
申请号: | 201410040847.2 | 申请日: | 2014-01-28 |
公开(公告)号: | CN103795723B | 公开(公告)日: | 2017-02-15 |
发明(设计)人: | 郑瑞娟;吴庆涛;张明川;魏汪洋;马正朝;李腾昊;李晨 | 申请(专利权)人: | 河南科技大学 |
主分类号: | H04L29/06 | 分类号: | H04L29/06 |
代理公司: | 洛阳公信知识产权事务所(普通合伙)41120 | 代理人: | 罗民健 |
地址: | 471000 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | 本发明公开一种分布式物联网安全态势感知方法,包括运用工具从物联网中提取事件特征,将所提取的特征按顺序组合为相应的特征集合,采用主成分分析法对步骤一中得到的特征集合进行特征约简,采用Help‑Training算法对约简之后的特征进行机器学习,将要感知的信息输入机器学习引擎,输出为安全事件类型,将安全事件类型映射为一个具体态势值,设置一个时间阈值,节点按照固定的时间间隔交互信息,在时间到达后,节点采用距离向量算法向邻近的感知节点发送训练数据集;本方法采用主成份分析约简安全事件属性特征,降低属性特征维数,对约简后的属性特征采用增量自学习方法进行数据训练,从而减少系统训练时间,提高系统的泛化能力。 | ||
搜索关键词: | 一种 分布式 联网 安全 态势 感知 方法 | ||
【主权项】:
一种分布式物联网安全态势感知方法,其特征在于:所述的方法包括以下步骤:步骤1、特征提取:通过系统运行日志、漏洞扫描工具、入侵检测系统SNORT、VDS 、FireWall或内嵌在交换机和路由器中的流量采集器从物联网中提取事件特征,将所提取的特征按顺序组合为相应的特征集合;步骤2、特征约简:采用主成分分析法对步骤1中得到的特征集合进行特征约简;步骤3、机器学习: 采用Help‑Training算法对约简之后的特征进行机器学习;步骤4、态势感知:将要感知的信息输入机器学习引擎,输出为安全事件类型,将安全事件类型映射为一个具体态势值;步骤5、信息交互:设置一个时间阈值,节点按照固定的时间间隔交互信息,在时间到达后,节点采用距离向量算法向邻近的感知节点发送训练数据集。
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