吉林大学学报(工学版) ›› 2023, Vol. 53 ›› Issue (7): 2121-2126.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20220370

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基于深度神经网络的物联网安全态势自动辨识算法设计

刘鹏举1,2()   

  1. 1.武汉大学 国家网络安全学院，武汉 430072
    2.武汉大学 空天信息安全与可信计算教育部重点实验室，武汉 430072
  • 收稿日期:2022-04-21 出版日期:2023-07-01 发布日期:2023-07-20
  • 作者简介:刘鹏举（1997-），男，工程师，硕士. 研究方向：网络及信息安全，移动物联网安全.E-mail：849769803@qq.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(62172308)

Design of automatic identification algorithm for Internet of Things security situation based on deep neural network

Peng-ju LIU1,2()   

  1. 1.School of Cyber Science and Engineering，Wuhan University，Wuhan 430072，China
    2.Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing of Ministry of Education，Wuhan University，Wuhan 430072，China
  • Received:2022-04-21 Online:2023-07-01 Published:2023-07-20

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251

摘要：

针对网络未知的攻击威胁对物联网安全态势带来的影响，为了提升辨识效果，提出一种基于深度神经网络的物联网安全态势自动辨识算法。通过网络木马及DDos攻击分析物联网的安全威胁，获取物联网安全态势要素，通过建立病毒入侵的物联网安全状态分布模型，提取物联网安全态势特征，将深度神经网络与深度堆栈编辑器相结合，对提取的安全态势特征进行训练，利用最终训练结果判定物联网安全态势性能，完成物联网安全态势自动辨识，实现物联网安全态势自动辨识算法设计。实验结果表明，通过对该算法进行识别效果对比测试、召回率测试、F1值测试和识别运行时间测试，验证了该算法的精准度高、实用性强。

关键词: 深度神经网络, 物联网, 安全态势, 自动辨识

Abstract:

The unknown attack threat of the network will affect the security situation of the Internet of Things. In order to improve the identification effect， an automatic identification algorithm of the security situation of the Internet of Things based on deep neural network is proposed. Analyze the security threats of the Internet of Things through Trojan horse and DDoS attacks， obtain the security situation elements of the Internet of Things， extract the security situation characteristics of the Internet of Things by establishing the security state distribution model of the Internet of Things invaded by viruses， combine the deep neural network with the deep stack editor， train the extracted security situation characteristics， and use the final training results to determine the security situation performance of the Internet of Things， Complete the automatic identification of Internet of Things security situation and realize the design of automatic identification algorithm of Internet of Things security situation. The experimental results show that the algorithm has high accuracy and strong practicability through the comparison test of recognition effect， recall test， F1 value test and recognition running time test.

Key words: deep neural network, Internet of Things, security situation, automatic identification

中图分类号: 

  • TP393

图1

层次化物联网安全态势要素获取架构"

图2

基于深度神经网络的训练流程"

图3

识别准确率对比结果"

表1

三种方法的召回率对比测试"

物联网安全态势

数据集/个

不同方法的召回率/%
算法1算法2算法3
20098.993.293.6
40097.592.992.7
60097.491.691.5
80096.990.590.6
100096.589.389.7
120095.385.488.6

图4

F1值对比测试"

图5

识别运行时间测试"

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