申请/专利权人：无锡学院

申请日：2023-02-27

公开（公告）日：2023-08-25

公开（公告）号：CN116647358A

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40;G06F18/23

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.09.12#实质审查的生效;2023.08.25#公开

摘要：本发明公开了一种基于雾计算的油气物联网SSDF攻击防御方法，首先，融合中心对接收的能量感知数据进行均值漂移聚类，将数据按照数据值相近程度划分不同聚类，因为同一聚类中数据值之间较为相近，根据本发明创新性地提出的诚信概率值概念，通过诚信概率值筛选出可信度较高的能量数据，然后，根据数据变动程度评分和信任度评分，对同一聚类中筛选后的数据进行评分，为各感知数据分配合适权重，获得可信度更高的融合能量，最后，根据融合能量与能量阈值进行比较，以判断是否存在恶意攻击，仿真结果表明，在3种不同的攻击场景下，本发明具有较高的检测概率，能够更有效地抵抗SSDF攻击。

主权项：1.一种基于雾计算的油气物联网SSDF攻击防御方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一：建立参考模型，具体为，建立基于雾计算的油气物联网架构，包括云计算中心、雾计算节点和智能终端层，云计算中心负责处理最复杂和运算量最大的任务，同时其也具备高存储能力，可提供高质量的物联网服务，智能终端层由油气物联网设备和融合中心构成；建立油气物联网系统模型，包括一个PU，一个FC和N个油气物联网设备组成，其中包括Nh个诚实设备和Nm个恶意设备，设备通过相互协作的方式接入PU的许可频段；建立SSDF攻击模型，采用独立攻击方式；融合模型，接收到各认知用户的感知数据；步骤二：确定SSDF防御算法，采用均值漂移聚类算法，具体为，基于均值漂移聚类算法的感知数据分类，融合中心对接收的能量感知数据进行均值漂移聚类，将数据按照数据值相近程度划分不同聚类；聚类数据筛选，融合中心将认知用户发送的能量感知数据经均值漂移聚类处理后，得到多组聚类，经聚类后，构成各聚类的数据按照性质可分为3类：仅由真实数据组成、仅由虚假数据组成和由真实数据和虚假数据混合而成；进行数据变动程度评价，消除概率攻击对融合中心的影响；进行数据可信度评价，融合中心可通过对各认知用户的历史感知效果进行研究，进而判断各用户的诚实性；数据融合，将筛选后的感知数据进行数据变动程度评价及可信度评价后，得到对应的各筛选后数据的权重，两种评价方式对融合能量的影响程度不同，根据融合能量与能量阈值进行比较，以判断是否存在恶意攻击。步骤三：仿真实验及结果分析。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 无锡学院 一种基于雾计算的油气物联网SSDF攻击防御方法

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