基于LoRaWAN的网络安全态势数据自动化检测

摘要：

针对传统的网络安全态势数据检测过程中,普遍存在着检测误差较高、时间消耗较长、能耗较高等问题.提出基于LoRaWAN的网络安全态势数据自动化检测方法.引用LoRaWAN网络模型,利用粒子滤波联合函数获取恶意攻击时间和频率,构建通信网络恶意信号攻击模型;在此模型基础上,通过网络恶意攻击威胁的态势指向性函数和时频响应,获得网络恶意攻击数据的隶属度特征,以此来实现网络安全态势数据自动化检测.测试结果表明,所提方法检测误差较低,时间消耗较小,能耗较低,具有一定的应用价值.

关键词：LoRaWAN、网络安全态势、检测、网络模型

所属期刊栏目：35

分类号：TP393.06(计算技术、计算机技术)

资助基金：青海省自然科学基金2017-ZJ-912

在线出版日期：2019-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：124-127,132