买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：无锡学院

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，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，包括一个主用户PU，一个融合中心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；建立频谱感知数据篡改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；在雾计算层，若干雾节点组成一个集群，每个集群中包含一个控制节点，控制节点负责管理所属集群中的雾节点，控制节点通过分析雾集群内所有雾节点的资源状况，并根据用户服务请求分配资源；雾节点层由若干具有计算和存储能力的边缘网络设备互连组成，用于提供分布式的计算和服务，在进行SSDF防御时，融合中心直接向控制节点发送服务请求，控制节点根据雾节点集群资源和服务需求确定是否为融合中心直接提供服务；步骤一中合模型中采用软融合方式处理，具体为：进行软融合时，融合中心首先对接收的能量数据分配权重以得到融合值，再将融合值与检测阈值η比较以确定主用户是否存在， 其中，βi表示融合中心分配给第i个认知用户数据的加权值，H0表示主用户空闲，H1表示主用户存在。

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