基于流量指纹的物联网设备识别方法和物联网安全模型

摘要：

物联网(Internet of Things,IoT)的大规模部署应用,使得有漏洞的物联网设备也可能联入网中.攻击者利用有漏洞的设备接入目标内部网络,就可潜伏伺机发起进一步的攻击.为防范这类攻击,需要开发一种对可疑设备接入控制并管理内部设备的安全机制.首先,为实现对可疑设备的接入控制,文中给出了一种设备识别方法,通过设置白名单,构建通信流量特征指纹,使用随机森林方法来训练设备识别模型;其次,为管理内部设备,提出了一种智能安全管理模型,构建基于资产、漏洞、安全机制等的本体威胁模型;最后,通过实验验证了设备识别模型的检测效果,其识别准确率达到96％以上,并将其与已有类似方法进行对比,结果证明了所提方法具有更好的检测稳定性.

关键词：本体威胁建模、物联网设备识别、流量特征提取、白名单、随机森林

所属期刊栏目：47

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：信息保障技术重点实验室基金614211203010417

在线出版日期：2020-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：299-306