Sammanfattning av denna webbsida: Systemsäkerhetsövervakning har blivit allt svårare med den ständigt växande komplexiteten och dynamiken hos sakernas Internet (IoT). I den här artikeln utvecklar vi ett Intelligent Maintenance and Lightweight Anomaly Detection System (IMLADS) för effektiv säkerhetshantering av sakernas internet. För det första, till skillnad från det traditionella systemet använder statiska agenter, använder vi den mobila agenten för att utföra datainsamling och analys, som automatiskt kan överföras till andra noder enligt den förinställda övervakningsuppgiften. Rörligheten hanteras av mobilagentens körplattform, vilket inte är relevant för noden eller dess operativsystem. I kombination med denna teknik kan vi kraftigt minska antalet agenter som körs i systemet samtidigt som systemets stabilitet och skalbarhet ökar. För det andra utformar vi olika metoder för nodnivå- och systemnivåövervakning. För nodnivåns säkerhetsövervakning utvecklar vi en lättviktig datainsamlings- och analysmetod som endast upptar lite lokala dataresurser. För säkerhetsövervakningen på systemnivå föreslog vi en parameterberäkningsmetod baserad på skiss, vars beräkningskomplexitet är konstant och irrelevant med systemskalan. Slutligen utformar vi agenter för att utföra lämpliga svarspolicyer för systemunderhåll och onormal beteendekontroll baserat på de anomali gruvresultat. De experimentella resultaten baserade på plattformen visar att den föreslagna metoden har lägre beräkningskomplexitet och högre detektionsnoggrannhet. För nodnivåövervakningen minskas tids komplexiteten med 50 % med hög detektionsnoggrannhet. För systemnivåövervakning är tids komplexiteten ca 1 s för parameterberäkning i ett medelstort IoT-nätverk.
Qin m.fl. REF föreslog en IMLADS för att hantera säkerheten i sakernas internet på ett välorganiserat sätt.
IMLADS: Intelligent Maintenance and Lightweight Anomaly Detection System for Internet of Things
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}