HA2:层次化的物联网感知设备固件异常分析技术

摘要：

物联网底层一般包含大量的感知终端,这些设备是物联网应用与服务的基础.然而,由于在计算、存储、传输带宽等资源上的限制,感知设备固件程序运行时可获得状态非常有限,一旦这些设备出现异常,相关人员往往缺乏足够的手段对其开展分析.针对这一问题,提出一种层次化的物联网感知设备固件异常分析技术(Hierarchical Anomaly Analysis,HA2).该方法以物联网感知节点程序静态结构及动态运行轨迹特征为基础,借助一分类支持向量机和统计推断方法,可以实现区间、任务和函数三个层次的异常检测,并生成相应的异常分析报告.实验表明该方法与现有方法相比,在收集异常分析特征方面具有较小的存储及运行开销.开源代码库中的缺陷实例分析表明,与现有方法相比HA2的层次化异常分析报告可以大大缩小异常分析范围,为用户分析、修复异常提供有效帮助.

关键词：物联网设备固件、一分类支持向量机(OCSVM)、假设检验、层次化、异常分析

所属期刊栏目：55

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61402050,61303041;国家重点研发计划2017YFC0804806;高等学校学科创新引智111计划项目B14043;陕西省重点研发计划2018ZDCXL-GY-05-01;中央高校基本科研业务费项目300102249305

在线出版日期：2019-12-04（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：60-68,179