基于K-means聚类的物联网中数据安全检测算法

• 作者: 周挺
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 物联网 入侵检测 聚类算法 网络安全
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 95-99
• 页数: 5页
• 分类号: TN919.1
• 字数: 3954字
• 语种: 中文

摘要

物联网的发展极大地拓展了人类的感知面,但是随之而来的安全问题引起了人们的关注.从物联网中比较薄弱的传感器网络层面开展研究,提出了一种基于K-means聚类的高效数据入侵检测算法.针对传感器网络中采集数据多元化、异构性的特点,从网络延时、数据流量等方面对数据集进行聚类分析,进而提取数据特征.然后针对不同类型网络攻击的特点,建立了一种针对网络攻击的混合检测方法.结合上述检测,本文同时提出了一种基于流量约束的网络节点控制方法,以提升网络的安全水平.仿真实验表明,较传统基于密码的入侵检测方法相比,本文提出的方法具有更高的检测水平,适用于物联网中数据安全的保护.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周挺	西安航空职业技术学院电子工程学院	14	9	1.0	2.0