典型文献
一种物联网环境下的分布式异常流量检测方案
文献摘要：
物联网终端设备数量的急剧增加带来了诸多安全隐患,如何高效地进行异常流量检测成为物联网安全研究中的一项重要任务.现有检测方法存在计算开销大的问题,且不能显式地捕捉流量数据中的关系和结构,难以应对新型网络攻击.考虑网络结构和节点设备之间的复杂通信模式,提出一种基于图神经网络的分布式异常流量检测方案.结合物联网环境对卷积神经网络进行改进,识别节点之间的复杂关系,同时在物联网设备、转发器和雾节点上设计并部署分布式检测单元,通过分布式检测架构实现本地化的异常流量检测,从而降低检测延迟和时间开销.在此基础上,引人注意力模块强化对关键特征的提取,增强模型的可解释性,进一步提高检测精度.在公开数据集CTU-13上的实验结果表明,该方案准确率和AUC值达到99.93％和0.99,只需9.26 s即可完成检测,且带宽消耗仅为845 kb/s.
文献关键词：
物联网;异常流量检测;图神经网络;注意力机制;多层感知机;分布式系统
中图分类号：
作者姓名：
丁庆丰;李晋国
作者机构：
上海电力大学计算机与科学技术学院,上海201306
文献出处：
引用格式：
[1]丁庆丰;李晋国-.一种物联网环境下的分布式异常流量检测方案)[J].计算机工程,2022(08):152-159
A类：
B类：
物联网环境,异常流量检测,检测方案,物联网终端设备,加带,物联网安全,安全研究,计算开销,显式,流量数据,网络攻击,通信模式,图神经网络,结合物,复杂关系,物联网设备,转发器,雾节点,分布式检测,检测单元,本地化,引人注意,注意力模块,关键特征,特征的提取,增强模型,可解释性,高检,检测精度,公开数据集,CTU,kb,注意力机制,多层感知机,分布式系统
AB值：
0.344898
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