物联网下基于信任授权的DDoS攻击检测模型

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时间:2019-05-17

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1、HEBEIUNIVERSITY密级:分类号:学校代码:10075学号:20161289硕士学位论文物联网下基于信任授权的DDoS攻击检测模型学位申请人:刘冲指导教师:杜瑞忠教授企业导师:赵新龙高级工程师学位类型:工程硕士学科专业:计算机技术授予单位:河北大学答辩日期:二〇一八年五月ClassifiedIndex:CODE:10075U.D.C:NO:20161289ADissertationfortheDegreeofMasterDDoSAttackDetectionModelBasedonTrustandAuthorizationinInternetofThingsC

2、andidate:LiuChongSupervisor:Prof.DuRuizhongAdvisorinEnterprise:SE.ZhaoXinlongAcademicDegreeAppliedfor:Master’sofEngineeringSpecialty:ComputerTechnologyUniversity:HebeiUniversityDateofOralExamination:May,2018河北大学学位论文独创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行的研究工作,除了文中特别加以标注和致谢的地方外及取得的研宄成果。尽我所

3、知,论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得河北大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了致谢。':日期作者签名:年t月日学位论文使用授权声明本人完全了解河北大学有关保留、使用学位论文的规定,g卩:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本学位论文属于1、保密□,在年月日解密后适用本授权声明。2、不保

4、密^。“”(请在以上相应方格内打V)女'作者签名:丨斗日期:>丨¥年Y月日公导师签名:日期年i月日_|_^^1;保护知识产权声明本人为申请河北大学学位所提交的题目为!(%寐%检测棱繁1的学位论文,是我个人在导师_j旨导并与导师合作下取得的研究成果,;^4f|研究工作及取得的研究成果是在河北大学所提供的研究经费及导师的研究经费资助下完成的。本人完全了解并严格遵守中华人民共和国为保护知识产权所制定的各项法律、行政法规以及河北大学的相关规定。经本人声明如下:本论文的成果归河北大学所有,未征得指导教师和工河北大

5、学的书面同意和授权,本人保证不以任何形式公开和传播科研成果和科研作内容。如果违反本声明,本人愿意承担相应法律责任。>丨客年夕月<曰声明人:分1日期:神摘要摘要随着互联网技术和传感技术的不断进步,物联网得到了快速的发展。同时也暴露出许多亟待解决的安全问题。其中大部分物联网设备计算能力低下,资源有限,多处于无人监管地域,本身容易遭受攻击或被控制作为bot-net的成员从而发动大规模的DDoS攻击。此外,物联网规模巨大,多网融合的特点又使得传统网络安全策略难以实行。如何制定具有针对性的、有效的安全策略以抵制物联网DDoS攻击是物联网继续发展亟待解决的关键

6、问题。信任评估模型能很好的适应物联网规模大,多网融合等特点。为解决目前信任评估模型对物联网环境针对性不足,即简单节点难以跟计算资源高的节点使用相同的评估算法,提出基于信任授权的信任评估模型,对交互双方分别授权,采用分簇的结构将计算任务交给簇头结点。仿真实验表明,交互成功率有明显提高,并且对恶意推荐有一定的抵御能力。简单的物联网设备节点容易遭受DDoS攻击或被控制为僵尸节点。提出了基于信任度的学习矢量量化DDoS检测机制,对主动和被动两种情况下的交互流量进行异常检测。信任度的引入一方面选择性的降低信任度较高节点的抽样周期;另一方面高信任度节点其被控制的概率要小于低信任度节

7、点。仿真实验表明,该模型有较高的DDoS攻击检测率和较低的误检率。关键词信任评估模型物联网DDoS攻击学习矢量量化神经网络算法IAbstractAbstractWiththecontinuousdevelopmentoftheInternettechnologyandsensortechnology,theInternetofthingshadarapiddevelopment.Atthesametime,italsoexposedmanyurgentsecurityproblemsneedtobesolved.MostlyInterne

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