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参数联合优化的物联网安全分析与研究

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资料介绍

为了提高军事物资供应链物联网的安全性能,提高网络入侵的防御能力,提出一种基于网络入侵信息特征参量的联合优化估计的物联网安全检测模型.首先构建军事物资供应链物联网的节点部署结构模型,分析物联网入侵特征参量,提取物联网入侵特征参数,采用波动和频率参量联合优化方法设计物联网安全构架的参数安全检测模型,实现物联网入侵的安全检测模型构架.仿真测试结果表明,该方法进行军事物资供应链物联网安全构架,对网络入侵信息的准确检测性能较好,抗干扰能力较强,确保了物联网安全.

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(

)

第

卷第

年

期

月

内蒙古师范大学学报自然科学汉文版

45 5

Vol.45No.5

Se t.2016

( )

JournalofInnerMonoliaNormalUniversit NaturalScienceEdition

g y

2016 9

参数联合优化的物联网安全分析与研究

姚琛

(

)

264000

鲁东大学交通学院山东烟台

: ,

要为了提高物联网安全分析的精度提出基于参数联合优化的物联网安全分析模型分析了物联网安

摘

全分析算法的局限性通过渔夫捕鱼算法模拟渔夫捕鱼行为对参数进行联合优化建立物联网安全分析模型仿

真实验结果表明该模型可以准确找到最合理的参数提高了物联网安全分析的精度具有较好的物联网安全分

析实时性

;

关键词物联网安全性能参数优化渔夫捕鱼算法

TP391

: ( )

1001--8735 2016 05--0664--03

中图分类号

文献标志码

文章编号

(

, )

是一种集成了射频识别

(

, )

和无线

物联网

InternetofThin s IoT

RadioFreuenc IdentificationRFID

q y

[ ]

1-2

传感器技术的新型网络在实际应用中物联网具有开放性安全性能受到人们的高度关注

物联网安全

[ ]

3-4

、

分析模型包括两类一类为基于误用入侵识别的物联网安全分析模型主要有防火墙网络安全卫士等

它们只能发现已知物联网的入侵行为对于新的物联网入侵行为无法准确识别难以适应物联网安全动态变

;

化特点另一类为基于异常入侵识别的物联网安全分析模型它们可以识别新型的物联网的入侵行为在物

联网安全分析中应用最为广泛^[]物联网安全分析模型主要采用神经网络建立分类模型将物联网状态分为

“

”,

正常和异常两种然而神经网络是基于大样本定理要求收集到一定规模的物联网安全分析样本如果物

[]

收集大量样本使得物联网安全分析的成本增加应用范围受到

联网安全分析样本太少分析结果不理想

[ ]

7-8

“ ” ,

支持向量机没有大样本的要求能够获得更

限制为此有学者提出支持向量机的物联网安全分析模型

理想的分析效果支持向量机的参数与物联网安全分析结果密切相关然而当前模型对支持向量参数均采用

[]

、

分开独立优化没有考虑参数之间的联系对物联网安全分析结果产生不利影响

为了提高物联网的安全

性本文提出基于参数联合优化的物联网安全分析模型仿真实验测试结果表明该模型提高了物联网安全

分析的精度可以满足物联网安全分析实时性的要求

物联网安全分析模型

;

首先收集物联网的状态数据对数据进行分类一类为训练样本集另一类为测试样本集然后采用支

持向量机对训练样本集进行学习通过渔夫捕鱼算法模拟渔夫打鱼行为对参数进行联合优化建立物联网安

;

全分析模型最后采用物联网安全分析模型对测试样本集进行测试输出物联网安全分析结果

支持向量机

1.1

{,}, ( ,,…,),

其中表示物联网安全分析的影响

设物联网安全分析的训练样本集为

R i 1 2

_i暿

表示物联网安全分析的工作状态通过不断迭代和学习找到一个超平面该超平面将物联网安全分

因子

析的训练样本划分两种类别其定义为

() ,

()

氊毜 x

表示最优超平面的权值向量和偏移向量要得到物联网安全分析的最优超平面首先要估计最合

b .

其中

理的

和

氊

, ,

值为此采用松弛因子对

()

式进行适当变换得到其二次优化问题形式

收稿日期

2016-10-25

(

)

基金项目烟台市科技计划项目

2015YT06000212

(

万方数据 _1981ꢀ

), ,

, ,

作者简介

姚

琛

男

山东烟台人鲁东大学讲师博士主要从事交通运输规划与管理研究

第

期

姚

琛

参数联合优化的物联网安全分析与研究

· ·

665

(,)

minJ w

毼

暺

i 1

()

s.t.

( () )

( ; ,…,)

0 i 1 2 n .

+ 曒 - 曒 =

_iw 毜 x

b 1

毼毼

其中表示分类误差的惩罚程度

表示松弛因子

毼

函数构建对偶形式

La ran e

为了加快支持向量机的学习速度提高物联网安全分析的效率采用

g g

函数为

La ran e

g g

2_{i 1}

()

maxW 毩

()

毩

毩毩 x

i i

暺暺

i 1

()

式可以得到的解

可以通过

() ()

得到

其中

为

乘子通过

毩_iLa ran e

. 3

毩_i

氊

^氊⁼暺^毩ⁱ^{毜 x 毜 x}

g g

对于线性的物联网安全分析问题支持向量机的超平面分类函数可以描述为

() ( () () )

()

x s n毩毜 x 毜 x

b .

= g

() ( ),

() ( ),()

函数代表式变为

毜 x 毜 x 4

引入核函数描述

采用

毜 x 毜 x

RBF

() ( (

) ),

()

x s n毩 ex

= g

p -

i i

2氁²

其中

为

的参数

氁 RBF

渔夫捕鱼算法

1.2

()

⁽ⁱ⁾(),⁽ⁱ⁾(),…,⁽ⁱ⁾(),

设问题解空间中有个渔夫在时刻渔夫的所处在位置为

它用

]

[

t x

()

周围撒网产生如下鱼网点集

X t

于描述问题潜在可行解那么渔夫在解的

()

毟 X t

()

(₍) { ( ) [ (), (),…, ()] {() ,(),() }, ,,…,},

t 1

t x

x t

x t x t

1 2

暿

()

⁽⁾和

D l

为正数且有

,⁽ⁱ⁾,⁽⁾

D x x 0 l D .

+ 暿

其中

暿

₀_j- 暿

()

P ₀

(⁽ⁱ⁾)

(⁽ⁱ⁾) (⁽ⁱ⁾),

X ₀

P ⁱ

()

移动搜索如果

同时满足条件

那么渔夫就从

X max

曎

()

毟

暿

()

X i

()

P ₁

()

P ₁

()

P ₁X ⁱ

渔夫

达到位置

然后以新的位置

为中心不断执行上述步骤从而找到比

更优的位置

⁽ⁱ⁾,⁽ⁱ⁾,⁽ⁱ⁾,…,

捕鱼位置移动过程为

得到鱼密度最高的捕鱼点

P ₀P ₁

()

(⁽ⁱ⁾,⁽ⁱ⁾,…,⁽ⁱ⁾),

如果新位置的

收缩搜索渔夫经过次的位置移动后得到的新位置为

()

(⁽ⁱ⁾) (⁽ⁱ⁾),

此时渔夫就在

处撒网产生新的网点集为

max

()

X i

毟

暿

()

{⁽ⁱ⁾(⁽ⁱ⁾,⁽ⁱ⁾,…,⁽ⁱ⁾

X_{m 1}t t

{

⁽⁾,⁽ⁱ⁾,⁽⁾

⁽⁾}; ,,…,},

1 2

()

毟_m⁽ⁱ⁾₁

旤暿

()

() ()

()

毩l

表示收缩系数

毩

其中

毩l

()

(⁽ⁱ⁾,⁽ⁱ⁾,…,⁽ⁱ⁾)

x x x .

m1 m2 mn

()

加速搜索渔夫经过多次位置移动最后位置为

物联网安全分析模型的工作步骤

()

采用专门收集物联网安全性能的工具进行数据采集并从数据中提取能够描述物联网状态的特征

()

, ,

和的取值范围初始化渔夫捕鱼算法的参数每一个渔夫的所处位

氁 i

根据具体物联网确定参数

置编码成为一组参数组合

()

将物联网安全分析数据划分为训练样本和测试样本

()

采用物联网安全分析训练样本对支持向量机进行学习通过渔夫捕鱼算法对参数进行寻优得到每

一个渔夫位置的适应度函数

()

渔夫不断移动自己的位置并寻找更优的位置进行撒网

()

计算新位置的适应度函数并与当前位置的适应度函数作比较如果更优渔夫移动到新位置并撒网

()

如果满足渔夫捕鱼算法结合条件根据渔夫位置得到参数

和

的值

氁 .

()

根据参数

万方数据

和

的值建立参数联合优化的物联网安全分析模型

C 氁 .

()

采用测试样本对物联网安全分析模型进行测试

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