[发明专利]针对物联网的设备类型识别及网络入侵检测方法

摘要

本发明公开了针对物联网的设备类型识别及网络入侵检测方法，入侵检测系统由设备类型识别匹配系统与异常检测系统构成，类型识别系统能够根据设备周期性通信的特点提取设备特征，根据周期的统计特性等进行分类汇总，将设备分为抽象类型；异常检测系统基于GRU神经网络的模式识别系统可学习记忆正常通信行为从而建立正常行为序列模型，由于GRU神经网络针对每个设备类型分别设计，识别精度更高，误报率大大降低；它采用网关来监听网络内所有物联网设备的通信情况，使所有物联网设备直接或间接地连到网关，从而可检测它们到因特网的所有通信与物联网设备间的本地通信，通过性能更强的网关进行本地数据处理，避免物联网设变资源紧缺。

主权项

1.针对物联网的设备类型识别及网络入侵检测方法，其特征在于它包含设备类型识别匹配系统及异常检测系统；设备类型识别匹配系统中设有设备指纹识别模块；异常检测系统中设有异常检测模块；在局域网内，所有的物联网设备与个人电脑、智能手机应用直接或间接连接到安全网关接入因特网，安全网关中的设备指纹识别模块监测物联网设备所有的通信行为并提取通信行为的数学特征，再将特征发送至异常检测模块和中央物联网服务中心的正常通信行为特征数据集；安全网关中的异常检测模块在数据训练阶段，基于正常通信行为特征数据集生成异常检测数学模型，并将异常检测数学模型上传至安全服务中心备份；在实时检测阶段，异常检测模块使用异常检测数学模型基于当前通信行为的数学特征对当前通信行为是否异常做出判定，并对异常行为实时触发警报。