一种分布式物联网安全态势感知方法

摘要

本发明公开一种分布式物联网安全态势感知方法，包括运用工具从物联网中提取事件特征，将所提取的特征按顺序组合为相应的特征集合，采用主成分分析法对步骤一中得到的特征集合进行特征约简，采用Help-Training算法对约简之后的特征进行机器学，将要感知的信息输入机器学引擎，输出为安全事件类型，将安全事件类型映射为一个具体态势值，设置一个时间阈值，节点按照固定的时间间隔交互信息，在时间到达后，节点采用距离向量算法向邻近的感知节点发送训练数据集；本方法采用主成份分析约简安全事件属性特征，降低属性特征维数，对约简后的属性特征采用增量自学方法进行数据训练，从而减少系统训练时间，提高系统的泛化能力。

主权项

一种分布式物联网安全态势感知方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤：步骤1、特征提取：通过系统运行日志、漏洞扫描工具、入侵检测系统SNORT、VDS 、FireWall或内嵌在交换机和路由器中的流量采集器从物联网中提取事件特征，将所提取的特征按顺序组合为相应的特征集合；步骤2、特征约简：采用主成分分析法对步骤一中得到的特征集合进行特征约简；步骤3、机器学习： 采用Help‑Training算法对约简之后的特征进行机器学习；步骤4、态势感知：将要感知的信息输入机器学习引擎，输出为安全事件类型，将安全事件类型映射为一个具体态势值；步骤5、信息交互：设置一个时间阈值，节点按照固定的时间间隔交互信息，在时间到达后，节点采用距离向量算法向邻近的感知节点发送训练数据集。