物联网入侵检测技术
入侵检测技术发展现状
入侵检测技术发展现状入侵检测技术是指通过对计算机网络或系统进行实时监测和分析，及时发现并阻止恶意攻击的技术手段。
随着互联网的迅猛发展，网络安全问题日益突出，入侵检测技术也得到了广泛的关注和应用。
目前，入侵检测技术的发展主要体现在以下几个方面。
首先，传统的基于规则和特征的入侵检测技术逐渐被机器学习和深度学习等智能化技术所取代。
传统的检测方法主要是基于规则和特征的匹配，但是这种方法对于未知的攻击行为无法进行有效检测。
而机器学习和深度学习技术可以通过学习大量数据样本，自动识别出攻击行为的模式，从而提高检测的效率和准确性。
其次，入侵检测技术在云计算和大数据环境下得到了广泛应用。
随着云计算和大数据的快速发展，传统的入侵检测技术面临着新的挑战。
云计算环境下，网络结构庞大复杂，攻击面更广，需要更高效的入侵检测技术。
因此，云计算环境下的入侵检测技术主要关注如何将传统的入侵检测技术与云计算环境相结合，充分利用云计算的资源和技术，提高入侵检测的性能。
再次，入侵检测技术也在物联网和工业控制系统等特定领域得到了广泛应用。
随着物联网和工业控制系统的快速发展，传统的入侵检测技术已经无法满足对复杂网络环境的安全需求。
因此，研究人员开展了一系列的研究工作，提出了适用于物联网和工业控制系统的入侵检测技术。
这些技术主要关注如何对物联网和工业控制系统的特殊特点进行建模和分析，提高入侵检测的准确性和效率。
最后，入侵检测技术还面临着人工智能的挑战。
随着人工智能技术的快速发展，入侵者也开始利用人工智能技术来实施攻击行为。
这使得传统的入侵检测技术面临新的挑战。
因此，研究人员开始研究如何将人工智能技术应用于入侵检测中，通过分析攻击者的行为和对抗策略，提高入侵检测的能力。
综上所述，入侵检测技术在不断发展和创新中。
随着互联网的快速发展和网络威胁的不断增加，入侵检测技术将继续面临新的挑战。
我们需要不断推动技术创新，加强技术研发与应用，提高网络安全的水平，保护用户的隐私和数据安全。
NIDS网络入侵检测
NIDS网络入侵检测文章正文：NIDS网络入侵检测一、引言网络入侵检测系统(NIDS)是为了保护计算机网络系统免受恶意攻击和未授权访问的威胁而设计的重要组成部分。
通过监控网络流量和识别异常行为，NIDS能够及时发现并阻止潜在的入侵者。
本文将从NIDS的定义、功能、工作原理以及发展趋势等方面进行论述。
二、NIDS的定义与功能网络入侵检测系统(NIDS)是一种针对网络流量进行动态和静态分析的安全防护系统。
其主要作用是监控和分析网络通信，检测潜在的入侵行为，并根据事先设定的规则或模型进行报警和阻断。
NIDS旨在保护网络系统的完整性、机密性和可用性，有效预防黑客攻击、病毒传播和其他网络威胁。
NIDS的功能包括实时监测网络流量、识别恶意行为、分析入侵行为的特征、生成报告和警告、响应入侵事件等。
通过实时监测网络流量，NIDS能够发现和分析可疑的数据包，并对可能的入侵行为进行识别。
当NIDS检测到可疑活动时，它会生成报告和警告，并触发相应的响应措施，例如阻断攻击源IP地址或封锁特定的网络端口。
三、NIDS的工作原理NIDS通常由传感器、分析引擎和日志记录组成，每个部分都有着各自的工作原理。
1. 传感器传感器是NIDS的核心组件，负责收集和监测网络流量。
传感器可以分为两种类型：主机型传感器和网络型传感器。
主机型传感器通过在主机上部署软件来监测本地网络流量，而网络型传感器则通过在网络上的设备上捕获流经的数据包。
传感器会将收集到的数据发送给分析引擎进行处理。
2. 分析引擎分析引擎是NIDS的核心处理单元，其主要任务是对收集到的网络流量数据进行分析和判断是否存在异常行为。
分析引擎利用预定义的规则或模型来识别恶意行为，并生成相应的报告和警告。
常见的分析技术包括基于特征的检测、行为分析、异常检测等。
3. 日志记录NIDS会将检测到的网络流量、入侵事件以及相关信息记录在日志中。
日志记录对于后续的安全分析、事件响应和审计非常重要。
了解电脑网络安全中的入侵检测系统
了解电脑网络安全中的入侵检测系统电脑网络安全是当今科技发展的重要组成部分，而入侵检测系统（IDS）作为一种关键的安全机制，对于保护网络免受恶意攻击具有不可或缺的作用。
本文将全面介绍电脑网络安全中的入侵检测系统，包括其定义、原理、分类、应用以及未来的发展趋势。
一、入侵检测系统的定义入侵检测系统是一种监视计算机网络及其上运行的应用程序的技术手段，通过实时监测网络流量、访问日志和入侵特征等信息，从而识别并报告潜在的安全事件或恶意行为。
其主要目的是及时发现并应对可能的入侵行为，保护计算机网络的安全。
二、入侵检测系统的原理入侵检测系统的工作原理主要分为两种：基于签名的入侵检测和基于异常的入侵检测。
1. 基于签名的入侵检测：这种方法利用已知的攻击特征来识别入侵行为。
入侵检测系统会与预先定义的攻击签名进行匹配，一旦发现相应的特征，就会发出警报。
这种方法的优点是准确性高，但对于未知的攻击形式可能无法及时发现。
2. 基于异常的入侵检测：这种方法主要通过监视网络流量和系统行为，从正常的网络活动模式中检测出异常情况。
入侵检测系统会建立起一个正常行为模型，并根据该模型来判断是否存在异常行为。
相对于基于签名的方法，基于异常的入侵检测能够更好地应对未知的攻击形式。
三、入侵检测系统的分类根据入侵检测系统的部署位置和检测范围的不同，可以将其分为以下几种类型：1. 主机入侵检测系统（HIDS）：该系统部署在单个主机上，用于对该主机上的操作系统和应用程序进行入侵检测。
主机入侵检测系统能够更加深入地检测主机上的异常行为，但对于大规模网络来说，部署和管理会相对复杂。
2. 网络入侵检测系统（NIDS）：该系统部署在网络上，对整个网络流量进行监测和分析。
网络入侵检测系统通常通过监听网络流量来检测潜在的攻击行为，能够更好地检测网络层面上的安全事件。
但相对于主机入侵检测系统，网络入侵检测系统可能无法检测到主机上的一些内部攻击。
3. 分布式入侵检测系统（DIDS）：该系统将主机入侵检测系统和网络入侵检测系统进行了整合，既可以对主机进行深入检测，也可以对网络流量进行监测。
基于有线电视信号的物联网节点入侵检测技术研究
基于有线电视信号的物联网节点入侵检测技术研究近年来，随着物联网技术的不断发展，越来越多的设备通过网络进行连接并实时交换数据。
然而，这也为网络安全带来了更加严峻的挑战，因为随着越来越多的设备接入网络，网络攻击者也会有更多的机会进行入侵。
因此，如何保障物联网设备的安全性成为了一个非常重要的问题。
在众多的物联网安全技术中，基于有线电视信号的物联网节点入侵检测技术备受关注。
该技术，可通过传输至接收器的无线信号进行物联网节点入侵的检测，该技术具有成本较低、易于实施、高效、可靠等特点。
下面，本文将从原理、优劣势、应用场景等角度对该技术进行深入探讨。
一、原理基于有线电视信号的物联网节点入侵检测技术，简单来讲就是利用物联网节点会干扰有线电视信号的特性进行检测。
由于物联网节点的无线信号，可能会干扰到有线电视信号通过同一根电缆传输至接收器，然后经由信号处理设备进行分析，并根据分析结果判断是否有物联网节点的入侵，从而识别和防范网络攻击。
具体工作流程如下：1.收集数据。
接收器从有线电视信号中采集数据，并通过网络将数据上传至云端；2.特征分析。
云端根据预定义的特征对收集的数据进行分析，并提取出物联网节点干扰的特定信号，以及与之相关联的特征参数；3.入侵检测。
通过分析数据，检测是否存在物联网节点的入侵并进行相应的预警或处置。
二、优劣势1.优点（1）成本低。
该技术只需要使用已有的有线电视信号传输设备，不需要购买额外的硬件设备，具有成本优势；（2）易于实施。
该技术的实施只涉及到接收器和服务器端，无需对物联网节点进行任何改动，具有实施便捷的优势；（3）高效可靠。
该技术可以通过收集的数据进行对入侵进行监测，具有高效和可靠的优点。
2.缺点（1）存在误报。
由于物联网设备的信号覆盖范围广泛，可能会对传输的数据产生一定的干扰，进而影响检测的准确性；（2）对网络的性能有一定的影响。
该技术需要占用一定的带宽，可能会对网络性能产生一定的影响。
三、应用场景基于有线电视信号的物联网节点入侵检测技术可以应用于各种不同的领域和场景，如行业设备监测、家庭网络安全等。
网络安全中基于物理层的入侵检测技术研究
网络安全中基于物理层的入侵检测技术研究随着信息技术的快速发展，互联网的普及程度越来越高，网络安全问题也日益突出。
网络入侵成为了威胁网络安全的一大问题，给个人、企业和国家的信息资产造成了重大损失。
为了保护网络安全，基于物理层的入侵检测技术应运而生。
本文将对基于物理层的入侵检测技术进行探讨和研究，并介绍其原理、优势以及应用前景。
一、基于物理层的入侵检测技术概述基于物理层的入侵检测技术是指通过对网络物理层数据进行监控和分析，检测和识别潜在的入侵行为。
相比传统的基于网络层和应用层的入侵检测技术，基于物理层的检测技术更加直接、全面和准确。
物理层入侵检测技术可以绕过网络中的加密和安全控制措施，发现隐藏在物理层的入侵行为，提供了更高的安全保障。
二、基于物理层的入侵检测技术原理1.物理层信号分析：基于物理层的入侵检测技术通过对网络物理层传输的信号进行分析，识别正常信号和异常信号。
正常信号的特征和模式已经事先建模，一旦检测到与模型不符的信号模式，就会触发警报。
2.信道特征分析：每个通信信道具有各自特有的信道特征，包括信道衰减、信道响应、信噪比等。
基于物理层的入侵检测技术通过对网络信道的特征进行分析，发现信道特征的异常变化，从而检测到潜在的入侵行为。
3.数据异常检测：基于物理层的入侵检测技术还可以对网络传输的数据进行异常检测。
通过对数据的统计分析和建模，发现数据传输中的异常行为，比如异常的数据负载、异常的数据流量等，从而判断是否存在入侵行为。
三、基于物理层的入侵检测技术的优势1.绕过加密和控制：基于物理层的入侵检测技术不依赖于网络中的加密和安全控制措施，可以直接检测到隐藏在物理层的入侵行为。
这使得它能够对那些通过绕过网络层和应用层安全防护机制的入侵行为进行有效检测。
2.准确性高：基于物理层的入侵检测技术基于底层的信号分析，具有更高的准确性。
正常信号的特征和模式已经通过建模确定，一旦检测到与模型不符的信号，可以应立即触发警报。
物联网安全中的入侵检测与防护技术
物联网安全中的入侵检测与防护技术随着物联网技术的不断发展和普及，物联网的安全问题日益凸显。
在物联网中，设备与设备之间的连接使得网络攻击者有机会入侵和破坏物联网系统。
因此，物联网安全中的入侵检测与防护技术变得不可或缺。
一、概述入侵检测与防护技术是保护物联网系统免受未经授权的访问和攻击的关键措施。
入侵检测系统（IDS）负责监控物联网网络中的流量，并通过分析这些流量来识别可能的入侵行为。
一旦检测到潜在的入侵行为，IDS将触发相应的警报并采取必要的措施进行防护。
二、入侵检测技术1. 签名检测签名检测是一种基于已知攻击模式的方法，它通过与已知的恶意代码或攻击进行匹配来识别潜在的攻击。
这种方法可以高效地检测出已经被广为人知的攻击，但对于新型攻击或变种攻击的检测能力有限。
2. 异常检测与签名检测相反，异常检测不依赖于已知的攻击模式，而是通过建立正常行为的基准来检测异常行为。
当物联网设备的行为与正常行为有较大偏差时，系统会触发警报。
这种方法对未知攻击有较好的检测能力，但也容易误报。
3. 统计分析统计分析是一种基于对网络流量的统计特征进行分析的方法。
通过对流量数据中的数据分布、频率和周期性进行建模，可以识别出潜在的攻击行为。
这种方法具有较高的检测精度，但需要大量的数据样本和复杂的算法支持。
三、入侵防护技术1. 防火墙防火墙是物联网系统中第一道防线，它可以监测和控制进出物联网网络的流量。
防火墙可以根据预先设定的规则来过滤、拦截和阻止潜在的攻击。
此外，防火墙还可以对数据进行加密和解密，提供数据的完整性和机密性。
2. 虚拟专用网络（VPN）VPN可以在公共网络上建立起私有的加密通道，通过加密和隧道技术来保护物联网设备之间的通信。
通过使用VPN，物联网设备可以在不安全的网络中安全地进行数据传输，从而减少被攻击的风险。
3. 漏洞管理漏洞管理是通过及时修补已知漏洞来减少系统遭受攻击的风险。
物联网系统中的设备和组件经常会出现漏洞，黑客可以利用这些漏洞进行攻击。
入侵检测技术 第二版pdf
入侵检测技术第二版pdf引言概述:入侵检测技术是网络安全领域中至关重要的一环。
为了应对不断增长的网络威胁，入侵检测技术不断发展和更新。
本文将介绍入侵检测技术第二版PDF的内容，包括其结构、功能和应用。
正文内容:1. 入侵检测技术的基础知识1.1 入侵检测技术的定义和分类入侵检测技术是指通过对网络流量和系统日志的分析，识别和报告潜在的安全威胁。
根据检测方法的不同，入侵检测技术可分为基于特征的检测和基于行为的检测。
1.2 入侵检测技术的工作原理入侵检测技术通过监控网络流量和系统行为，检测异常活动和潜在的入侵行为。
它使用规则和模型来识别与已知攻击行为相匹配的模式，并通过实时监测和分析来提供警报和报告。
1.3 入侵检测技术的优势和局限性入侵检测技术可以及时发现并响应潜在的安全威胁，提高网络安全性。
然而，它也存在误报和漏报的问题，需要不断更新和优化以适应新的攻击方式。
2. 入侵检测技术第二版PDF的内容概述2.1 入侵检测技术的发展历程第二版PDF介绍了入侵检测技术的发展历程，包括早期的基于特征的检测方法和现代的基于行为的检测技术。
它还介绍了入侵检测技术在不同领域的应用和挑战。
2.2 入侵检测技术的新功能和算法第二版PDF详细介绍了新的功能和算法，用于提高入侵检测技术的准确性和效率。
其中包括机器学习算法、深度学习技术和云计算等新兴技术的应用。
2.3 入侵检测技术的实际案例和应用场景第二版PDF提供了实际案例和应用场景，展示了入侵检测技术在企业网络、云计算环境和物联网等不同领域的应用。
它还介绍了如何根据实际需求选择和配置入侵检测系统。
3. 入侵检测技术的挑战和解决方案3.1 入侵检测技术面临的挑战入侵检测技术面临着不断增长的网络威胁、大规模数据分析和隐私保护等挑战。
它需要应对新的攻击方式和快速变化的网络环境。
3.2 入侵检测技术的解决方案为了应对挑战，入侵检测技术可以采用自适应算法和混合检测方法，结合多个检测引擎和数据源。
基于机器学习的物联网入侵检测系统综述
目前，物联网设备越来越智能，并且广泛应用于各种领域，如家庭、教育、娱乐、能源分配、金融、医疗、智能城市、旅游以及交通运输，简化了人们的日常生活和工作方式。
然而，无论商届或者学界都在朝着商业化的潮流前进，却很少关注物联网设备的安全性，这样可能会危及到物联网用户，更严重甚至会导致生态系统失衡。
例如，制造业的员工将感染了病毒的U盘插入机器；医院被恶意软件破坏的核磁共振成像机器，或是黑客引导输液泵注射致命剂量的药物，都将造成严重后果。
根据文献[1]可知，至2020年，网络犯罪破坏预算将达到每年60亿美元，并且有500亿物联网设备需要保护。
物联网受到攻击[2]后，不仅会影响物联网本身，还会影响包括网络、应用、社交平台以及服务器在内的完整生态系统，即在物联网系统中，只要破坏单个组件或通信通道，就可能会使部分或者整个网络瘫痪。
因此，在关注物联网带来便利的同时，更需考虑物联网的脆弱性[3]。
传统的安全解决方案已经覆盖了服务器、网络和云存储，这些解决方案大多可部署于物联网系统。
其中，密码编码学[4]作为保障信息安全的基础，通过密钥中心与传感器网络或其他感知网络的汇聚点进行交互，实现对网络中节点的密钥管理；对数据安全保护常用的办法有同态加密、密文检索等；其他安全技术如认证与访问基于机器学习的物联网入侵检测系统综述王振东，张林，李大海江西理工大学，江西赣州341000摘要：物联网技术的广泛应用在给人们带来便利的同时也造成诸多安全问题，亟需建立完整且稳定的系统来确保物联网的安全，使得物联网对象间能够安全有效地通信，而入侵检测系统成为保护物联网安全的关键技术。
随着机器学习和深度学习技术的不断发展，研究人员设计了大量且有效的入侵检测系统，对此类研究进行了综述。
比较了现阶段物联网安全与传统的系统安全之间的不同；从检测技术、数据源、体系结构和工作方式等方面对入侵检测系统进行了详细分类；从数据集入手，对现阶段基于机器学习的物联网入侵检测系统进行了阐述；探讨了物联网安全的未来发展方向。
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物联网的组成
对于物联网的体系架构，目前业界比较公认的是分为三
层:采集数据的感知层、传输数据的网络层和内容应用层 。这里将简要介绍各层实现的功能并分析各层存在的安全 威肋。
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物联网的组成
感知层
感知层的主要功能是全面感知，即利用RFID(射频识别)、 传感器、二维码等随时随地获取物体的信息。 网络层的主要功能是实现感知数据和控制信息的 双向传递，通过各种电信网络与互联网的融合， 将物体的信息实时准确地传递出去。
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基于贝叶斯推理的入侵检测技术
据上所述，依据各种异常检测的值、入侵的先验概率以 及入侵时每种测量值的异常概率，能够判断出入侵攻击的 概率。为了检测结果的准确性，还需要考虑各个异常测量 值Bi之间的独立性，此时可以通过网络层中不同特征值的 相关性分析，确定各个异常变量与入侵攻击的关系。
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P ( B1, B 2, B3,...,Bn | A) P ( Bi | A)
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P ( B1, B 2, B3,...,Bn | A) P ( Bi | A)
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从而得到 P( A)i P( Bi | A) P ( A | B1, B 2, B3,...,Bn) P (A | B1, B 2, B3,...,Bn) P(A)n P( Bi | A) i
入侵检测技术在物联网中的应用
引言
随着物联网的研究与应用越来越受到广泛的关注，物联 网的安全问题也日益凸显。由于物联网的应用将会涉及到 军事、民生、工商业等各个领域，其网络安全的重要性不 言而喻。一旦发生例如病毒破坏，黑客入侵，恶意代码攻 击等问题，所造成的危害及损失也将会比传统网络上的类 似情况范围更广，影响更大。而物联网又是在传统的计算 机网络、无线传感网、移动通讯网等网络的基础上建设而 来的，由于这些网络本身所固有的安全漏洞和脆弱性，使 得物联网的网络信息安全也面临着不小的挑战。因此，物 联网安全防范技术的研究显得尤为重要。
P( B1, B2, B3,...,Bn | A) P( A) P( A | B1, B 2, B3,...,Bn) P( B1, B 2, B3,...,Bn)
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基于贝叶斯推理的入侵检测技术
其中要求给出A和-A的联合概率分布，然后设定每个测量值Bi仅与A 相关，并且与其他的测量值Bj无关，其中i不等于j，则有：
入侵检测技术
上面讲了四种入侵检测技术，其中，基于多代理的入侵检 测技术由于其具有的自治性和移动性的特点，可以良好地应 用于物联网感知层，与网络终端结合。通过终端上的主机代 理与检测代理，对感知层终端运行情况进行监测，从而起到 对针对终端节点的挟持攻击的监控和预防作用。 基于博弈论模型的入侵检测技术通过部署在网络层的检测 终端收集并区分正常数据与攻击数据，并交给博弈模型进行 权衡，得出合理的相应策略。 基于贝叶斯推理的入侵检测技术通过对网络层中不同的特 征值的相关性分析，判断异常变量与入侵行为之间的关系。 基于机器学习的入侵检测技术通过抓取网络层中的网络信 息，通过机器学习检测入侵行为，并且能够提供良好地自适 应能力。
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基于机器学习的入侵检测技术
设置最大进化代数 和初始进化代数， 选择一定数量个体 作为初始种群
以比例原则（分数高的挑中 机率也较高）选择产生下一 个种群（轮盘法竞争）。挑 分数最高的原因是这么做可 能收敛到局部的最佳点，而 非整体。
终止运算
将进化过程结束后 得到的适应度最高 的个体输出，计算 完成
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入侵检测技术
面对物联网中存在的安全威胁，有效的入侵检测技术必须要具有简单性、实 时性和检测准确性。下面主要介绍一下目前应用物联网的入侵检测技术。
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基于多代理的入侵检测技术
代理Agent是指在给定条件下具有独立逻辑处理能力、可以持续运行 的软件实体。Agent具有自治性、移动性，并且Agent之间可以通过 相互通信从而协作完成任务。根据物联网的结构特点，我们考虑在感 知层应用多代理的入侵检测技术，使入侵检测系统具备减轻网络负载 及延时，动态地适应网络变化和进行快速实时反应的优点。 感知层的多代理入侵检测系统由检测代理、主机代理和网络代 理等三部分构成。入侵检测系统部署在感知层的多个网络终端上。每 一个网络终端上有多个检测代理对本机上发生的事件进行监听。每一 个终端上部署一个主机代理，其主要功能是管理相应终端上所有检测 代理，负责检查检测代理的运行情况并对检测代理汇报的数据进行过 滤处理。在一定的网络纬度内会设置相应的网络代理，主机代理将经 过过滤处理后的数据汇报到所在网络范围内的网络代理。主机代理与 网络代理之问是多对多的关系，避免系统因为一个网络代理失效而宕 机。网络代理之问将形成层次结构，高层的网络代理负责将检测结果 汇总上报到控制台。
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参考文献
[1]左军. 物联网中重复博弈论入侵检测模型[J]. 重庆大学学报 ,2014,06:90-96. [2]张馨,袁玉宇. 入侵检测技术在物联网中的应用研究[J]. 软件 ,2012,11:160-164. [3]张剑锋. 物联无线传感网入侵检测技术的研究[J]. 数字技术与应用 ,2014,11:193-194. [4]杨庚,许建,陈伟,祁正华,王海勇. 物联网安全特征与关键技术[J]. 南 京邮电大学学报(自然科学版),2010,04:20-29. [5]李冠广. 基于贝叶斯网络的入侵检测[D].大连理工大学,2010. [6]Lu-ping, Zhou,Bing-rong, Li. The study on the Intrusion Detection Algorithm Analysis using the Improved Genetic Optimized Neural Network[J]. Journal of Convergence Information Technology,2013,85:.
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物联网的组成
物联网网络层建立在现有通信网和互联网的基础上，综合使用现有通信技 术，实现感知网与通信网的结合。该层的主要工作就是可靠地接收来自感 知层的数据，再根据不同的应用需求进行处理。该层主要考虑安全威胁和 安全架构问题就可以移植或参考现有的互联网安全研究成果。概括来说， 网络层的安全需求有数据的机密性、完整性、攻击的检测与预防等。 应用层就是物联网的社会分工，与具体行业相结合，实现广泛智能化。该 层可靠的从网络中接收到信息，通过一些中问件系统进行相应的信息处理 和管理等操作。需要说明的一点是，接受到的信息先需要进行判断被识别 出有用数据、垃圾数据和恶意数据。应用层所面临的安全挑战首当其冲的 就是面对海量数据的识别和处理，处理的平台也可能是分布式的，如何分 配与协调并快速有效智能地处理数据也是需要考虑的问题。除此之外，智 能的自动处理过程也存在被攻击者绕过或篡改的隐患，一旦自动过程正在 被攻击或者已经被攻击而导致灾难，就应该有相应的可控机制以保障能够 即时有效的中断并自我保护，能够从灾难中恢复。最后，在个人和商业信 息都网络化的时代，还需要对隐私信息建立起相应的安全保护机制。
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评价种群中的个体 适应度
通过交叉和变异改 变种群
基于机器学习的入侵检测技术
遗传算法只需要对少数结构进行搜索，加上群体 的适应度等信息，通过选择，交叉和变异，可以 很快找到良好的解，即使解空问比较复杂。这样 在网络层纷繁复杂的信息中可以及时分辨出入侵 攻击信息。
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基于贝叶斯推理的入侵检测技术
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基于机器学习的入侵检测技术
通过机器学习的方式实现入侵检测，其主要方法有归纳学习，分析 学习，类比学习，遗传算法等。遗传算法擅长解决的问题是全局最优 化问题，能够跳出局部最优而找到全局最优点。而且遗传算法允许使 用非常复杂的适应度函数(或者叫做目标函数)，并对变量的变化范围 可以加以限制。在无确定规则的指导下，能自适应的对搜索方向进行 调整。遗传算法可按如下步骤进行:
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引言
入侵行为主要指任何试图破坏目标资源完整性、机密性和
可访问性的动作，是物联网安全防范研究所针对的主要方 面。传统的安全防御机制，如加密、身份认证等，相对比 较被动，不论如何升级更新，总会被入侵者找到其漏洞进 行攻击。入侵检测是近年来出现的一种较新的安全防御技 术，可以相对主动地为网络进行安全检测并采取相应的措 施，从而在很大程度上弥补了传统安全防御技术的小足。
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基于博弈论模型的入侵检测技术
在物联网感知层中，入侵检测系统不仅需要依靠其自身行为还应基 于入侵者的行为采取相关的行动。入侵者和入侵检测系统之问任一方 的策略变化都会有可能导致另一方的策略发生变化。下图是一个基于 博弈论的物联网入侵检测LOGO
基于博弈论模型的入侵检测技术
网络层
应用层
应用层主要是利用经过分析处理的感知数据， 为用户提供丰富的特定服务。
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物联网的组成
感知层是物联网发展和应用的基础，该层包括采集数据的传感 器末端设备，以及数据接入互联网网管之前的传感网络。感知层 遭受攻击通常情况下是感知层的节点遭受挟持，包括普通节点和 网关节点。就普通节点而言，一旦被攻击者控制，所面临的安全 隐患不仅仅是信息被窃取，攻击者还可以对物品上的电子标签进 行控制，比如电路中断，时钟失效等就可以造成物理标签的暂时 性或永久性失效。这种类型的攻击就可以使合法的普通节点无法 被识别，导致得不到相应的服务。攻击者甚至还可以将节点上被 操控的标签和物品分离，并关联到别的物体上。而网关节点同样 存在被恶意操控的隐患，攻击者一旦达到这个目的，就可以广播 大量干扰信号以对网络造成持续性的拥塞。此外，物联网要实现 的是任意时问任意地点的物物连接，感知网最终还是要接入互联 网，这样一来就不可避免的会遭受到来自互联网的攻击，比较常 见的就是非法访问和拒绝服务攻击。由于传感网的节点一般结构 单一、资源较小且携带能源较低，容易遭受攻击导致节点崩溃甚 至传感网瘫痪。