雾计算环境下入侵检测模型研究

摘要：

当网络在云数据中心发送和处理数据的延迟较大时,大多实时智能应用程序都难以达到预期效果.雾计算允许这些对延迟敏感的应用程序在边缘设备上运行,这些设备被称为雾节点,其在地理位置上更接近应用程序.然而,雾计算中的雾节点通常计算资源有限,容易受到海量高维异常流量攻击,为此,提出一种特征降维的改进准递归神经网络,并基于该网络构建轻量级入侵检测模型FR-IQRNN.将雾节点采集到的高维攻击样本编码为低维向量以减少冗余特征,利用FR-IQRNN的循环连接捕获低维向量的时间依赖关系,同时在时间步长和小批量维度中实现并行计算,在此基础上,引入注意力机制强化模型对关键特征的提取能力,从而实现雾节点的入侵检测.在公开数据集UNSW_NB15上,FR-IQRNN模型能取得99.51％的准确率、99.23％的精确率以及99.79％的召回率,优于RNN-IDS、AESVM等模型,并且仅需127.94 s便达到95％以上的训练精度.在NSL-KDD数据集上,FR-IQRNN模型获得99.39％的准确率和99.27％的召回率,且在鲁棒性方面表现突出.

关键词：雾计算、入侵检测、降维、准递归神经网络、并行运算、注意力机制

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：43-52