申请/专利权人：无锡学院

申请日：2023-02-27

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN116132192B

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40;H04L67/12

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2023.06.02#实质审查的生效;2023.05.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于FP‑growth算法的认知物联网共谋SSDF攻击检测方法，涉及物联网安全技术领域，本发明基于以边缘为中心的认知物联网Ec‑CIoT架构，公开了一种使用关联规则挖掘算法来检测共谋SSDF攻击，基于CIoT中存在的大量设备，利用BIRCH算法进行聚类，将某区域内的物联网设备划分成若干个子集群，基于子集群内的物联网设备，将感知报告发送到位于边缘层的子融合中心S‑FC，在S‑FC执行FP‑growth算法识别出共谋恶意物联网设备C‑MIDs并过滤其感知报告，基于融合中心FC对接收到的感知报告进行数据融合并做出全局决策，实现对CIoT中不同类型的共谋SSDF攻击均达较好的检测，该基于FP‑growth算法的认知物联网共谋SSDF攻击检测方法。

主权项：1.一种基于FP-growth算法的认知物联网共谋SSDF攻击检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，建立频谱感知模型，包括PU、FC和N个物联网设备构成的CIoT网络，所述物联网设备包括多个MID和多个NID，MID和NID的数量分别为M、N-M，其中，NID感知在感测时隙中主用户是否存在，并将感知报告如实发送给FC，MID则会选择伪造感知到的数据，影响FC作出不正确的决定；步骤二：建立SSDF攻击模型，采用共谋攻击方式；步骤三：利用基于集群划分的FP-growth算法检测共谋SSDF攻击，包括FP-growth算法检测MIDs和检测共谋SSDF攻击，其中，检测共谋SSDF攻击是利用BIRCH算法将一定区域内的所有物联网设备划分成若干个子区域，每个子区域内的物联网设备只需将感知报告发送到位于边缘层的S-FC；S-FC执行识别C-MIDs的算法并过滤C-MIDs的感知报告，只将正常的感知数据发送到FC；检测共谋SSDF攻击具体为，首先，将一定区域内的所有N个物联网设备划分为一个集群C＝{c1，c2，…，ck}，利用BIRCH算法将距离相近的物联网设备划分成若干个子集群，并在每个子集群中设立一个S-FC来管理它们；S-FC由具有边缘计算功能的任意物联网设备来担任；划分集群后每个子集群内的物联网设备将感知报告发送到S-FC，S-FC执行识别C-MIDs的检测算法，以其中一个子集群c1为例，假设在c1中有s个物联网设备，这些物联网设备在每个时隙向S-FC发送感知报告，S-FC接收到的感知报告中为“1”表示PU占用信道，为“0”表示信道空闲，在m个时隙中所有s个物联网设备的感知报告可以用m×s维向量表示，利用FP-growth算法得到s个设备所有除候选1-项集外的候选项集；在得到候选项集后，根据最小支持度阈值来确定频繁项集，频繁项集的确定分为两个阶段，第一阶段产生感知报告为“1”时s个物联网设备的候选项集，第二阶段产生感知报告为“0”时s个物联网设备的候选项集，将两个阶段产生的候选项集分别与两个最小支持度阈值min_sup1和min_sup0进行比较得到频繁项集，找出s个物联网设备中的C-MIDs并确定它们之间的关联关系，对于三种不同的共谋SSDF攻击者，因为它们的虚警率和误检率是不同的，所以使用不同的min_sup来提高感测精度，“随机是”共谋攻击者两个阈值和定义如下， 其中，和分别是“随机是”共谋攻击者的检测率和虚警率，PPU是PU信号存在的概率，λ是一个预设的阈值，m是时隙数；同样地，“随机否”共谋攻击者两个阈值和定义如下， 同样地，“随机错误”共谋攻击者两个阈值和定义如下， 如果一个候选项集的支持度小于min_sup1或min_sup0，那么该组中的物联网设备就会被检测为C-MIDs，当S-FC执行识别C-MIDs的检测算法后，将其感知报告过滤，只将NIDs的感知数据发送到FC，FC对接收到的感知报告使用K-out-of-N规则进行数据融合并作出全局决策，FC做出的全局决策FD表示如下， 其中，k表示子集群的个数，q表示子集群内检测到的NIDs的个数，Sij为每个物联网设备的感知报告，N表示FC接收到的所有感知报告的数量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 无锡学院 一种基于FP-growth算法的认知物联网共谋SSDF攻击检测方法

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