44、IoT安全:选择性转发攻击与RPL协议下的DoS攻击应对

IoT安全:选择性转发攻击与RPL协议下的DoS攻击应对

一、物联网家庭安全套件的选择性转发攻击

在物联网(IoT)蓬勃发展的今天,家庭安全设备的安全性至关重要。然而,攻击者可以利用一种新的威胁手段,在让设备对用户显示正常工作的同时将其禁用。

  1. 心跳机制与攻击原理

    • 心跳识别 :即使心跳信息在网络流量中被加密,也能被识别出来。攻击者可以利用选择性转发攻击来利用这些心跳信息。
    • 攻击过程 :攻击者将设备的网络流量重定向到一个TCP代理,该代理只转发集线器和服务器之间的心跳信息,而丢弃其他数据。这样,用户应用程序会显示设备在线,但实际上设备已被禁用。
    • 示例场景
      • 设备发送加密心跳,包含上一条消息(也是心跳)的序列号。
      • 服务器确认上一条消息确实是心跳。
      • 设备发送包含上一条消息序列号的警报。
      • 攻击者选择性地阻止警报。
      • 设备发送包含被阻止警报序列号的心跳消息。
      • 服务器因缺少序列号而明白警报未送达。
      • 服务器通知用户警报被过滤。
  2. 预防机制

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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