基于流量参数-区域清除机制的移动物联网入侵监测算法

张飞雁

（陕西交通职业技术学院陕西西安 710018）

物联网技术作为“中国制造2025”核心应用领域，在新经济结构转型过程中起到日益重要的基础性作用，促进了诸如“工业化4.0”、“智慧制造”等产业蓬勃发展［1］。随着移动通信技术与物联网技术在产业分工中不断融合，诸如节点劫持、流量入侵等安全攻击风险也在物联网领域逐步产生不利影响，特别是攻击者采取一些黑产手段侵入物联网络进行数据伪造、身份搜集，以及致流量瘫痪等，对物联网及相关产业的正常运转造成严重后果［2］。因此，采取必要的入侵监测机制，对入侵行为及节点进行阻断，成为当前物联网研究领域的主要关注点之一［3］。

当前，研究者主要通过一些特征匹配模式，试图从海量监测数据中获取入侵指纹特征，以便能够较好地针对入侵行为进行及时检测［4］。如Tabassum［5］等尝试引入区块链校验方案，提出了一种基于多点识别机制的物联网入侵监测算法，首先采取网络编码技术对新加入节点进行全网唯一编码并引入广播机制进行点校验，任意节点在接收数据前均需要同时与邻域节点及sink 节点实现匹配鉴权，若未能通过鉴权则将被直接判定为入侵节点，有效提高了鉴定过程的有效性，恶意节点入侵难度较高，监测性能卓越。然而，该算法对网络性能要求较高，需要频繁进行双向点对点通信，使得拥塞控制性能较差，极易出现传输瘫痪现象。Kalyani［6］等考虑到DDos 等流量攻击造成的峰值特征更迭，提出了一种基于异常峰值分布列鉴权机制的物联网入侵监测算法，针对物联网数据传输具有的周期特性，实时根据时移性对峰值分布进行动态识别，可显著增强对恶意节点的捕捉效率，部署较为便捷。……