61、利用机器学习算法降低物联网安全漏洞

最新推荐文章于 2025-10-16 03:01:36 发布

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利用机器学习算法降低物联网安全漏洞

1. 物联网发展与安全问题概述

随着科技的发展，物联网智能设备的功能大幅提升。过去十年间，智能设备的使用量达到了200 - 210亿，且在这十年内该数量还将急剧增长。智能设备的应用让人们的生活更加便捷，但我们也不能忽视物联网设备安全漏洞、网络威胁等问题。

物联网设备的架构设计没有统一标准，每个厂商都有自己的框架和架构，但所有物联网设备的架构通常都包含传感器网络和应用这三层。

2. 常见物联网设备及安全漏洞

传感器设备
- 热传感器 ：广泛应用于工作场所、工业和生活区。常用于恒温设备中感知温度和热量，可用于家庭检查沸点，也可用于工业熔炉等对灵敏度要求较高的场所。传感器可分为接触式和非接触式，接触式用于感知液体、气体或固体材料，非接触式用于感知以红外辐射形式产生辐射能的气体和液体。例如，robokart的LM35温度传感器、W1206数字LED直流12V + NTC传感器。
- 湿度传感器 ：基于感知和测量环境中露珠的原理工作，也称为湿度探测器。通过结合相对湿度（RH）和温度参数来测量露水与绝对湿度的比率，主要关注空气和水分两个元素。例如，DHT22数字湿度传感器、DHT - 11湿度传感器。
- 运动传感器和超声波传感器 ：运动传感器基于压力、运动、振动、密度等多种感觉组合工作；超声波传感器也称为物体检测传感器或距离测量传感器，通过发射超声波来估算目标物体的距离，当声波遇到物体时，反射以回声模式呈现，信号的接收和发送元件称为换能器。例如，HC - SR04。
- 传感器设备的安全漏洞 ：在物联网环境中，传感器设备容易成为网络攻击的目标。攻击者通常会在传感器层和网络层寻找漏洞，通过这些层攻击可轻松访问节点，删除和复制敏感数据，还可能更改配置和基本要求。此外，攻击者还可能用虚假通知和警报使网络过载，导致服务器无法处理未来的请求和响应。

传感器类型	工作原理	应用场景	示例
热传感器	感知温度和热量	家庭、工业	LM35温度传感器、W1206数字LED直流12V + NTC传感器
湿度传感器	测量露水与绝对湿度比率	环境监测	DHT22数字湿度传感器、DHT - 11湿度传感器
运动传感器和超声波传感器	发射超声波估算距离	物体检测、距离测量	HC - SR04

智能授权设备
- 智能锁和FRS系统 ：与传统锁系统和用户识别系统相比，能提供更可靠、个性化的安全保障。智能锁基于加密密钥工作，通过无线机制与授权用户连接。若设备被访问或损坏，会立即向用户发出警报。解锁无需物理钥匙，而是通过智能手机进行指纹验证。例如，J20 - A系列智能锁和YMI 70RB - A系列智能锁。
- 智能授权设备的安全漏洞 ：智能工具面临多种攻击，如未经授权的攻击、软件攻击、信息剥夺攻击和硬件攻击。以智能锁为例，其依赖于与合法用户指纹或密码关联的智能手机。若智能手机安全被攻破，攻击者可轻松控制设备。攻击者还可能提取凭证，将警报和通知转移到虚假节点，导致用户无法及时得知安全问题。此外，语音助手存在存储和记录用户敏感数据的风险，这些数据容易被恶意用户利用，造成财务损失或其他危害。

3. 机器学习算法在物联网安全中的应用研究

机器学习算法类型及应用
- 监督学习 ：包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、K近邻（KNN）、神经网络、深度神经网络（DNN）和随机森林等。物联网设备可使用SVM检测网络中断和模拟攻击，应用KNN进行网络中断和恶意软件检测，使用神经网络识别网络中断和拒绝服务（DoS）攻击，朴素贝叶斯可用于入侵检测，随机森林分类器可用于检测恶意软件，具有足够计算和存储资源的物联网设备可使用DNN识别模拟攻击。
- 无监督学习 ：无需标记数据，通过分析未标记数据之间的相似性将其分组。例如，物联网设备可利用多组件关联查询来检测DoS攻击。
- 强化学习 ：如Q学习、Dyna - Q、选择后状态（PDS）和深度Q网络（DQN）等，使物联网设备能够通过反复试验选择安全协议以应对不同攻击。例如，Q学习是一种无模型的强化学习方法，可用于提升验证、反阻塞卸载和恶意检测的性能。
机器学习算法的应用范围
下载了名为“安全漏洞”的数据集，该数据集包含2015 - 2019年检测到的安全漏洞数据，并突出了特定年份中最常见的安全问题类型，如拒绝服务攻击、代码执行错误、网络溢出问题、内存漏洞、SQL注入、XSS、目录遍历、节点和网络绕过、HTTP请求/响应拆分、信息获取等。通过对数据的分析发现，DoS攻击的发生率逐年上升，这表明攻击者已经识别出这些漏洞，但设备和应用程序的开发者尚未充分关注并解决这些问题，可能是检测漏洞的速度太慢或效率不高。

graph LR
    A[物联网设备] --> B[收集数据]
    B --> C[数据预处理]
    C --> D[应用机器学习算法]
    D --> E[检测攻击和漏洞]
    E --> F[发出警报]

4. 所选算法模块及其能力

选择了KNN、SVM和朴素贝叶斯算法组成模块，该模块将应用于安全认证框架中。算法的准确率、缺失值比率、误报率、卡帕统计量、误警率、能耗率等参数将作为评估设备性能、检测物联网设备可能的攻击和漏洞的关键特征。

使用选定的数据集，应用了一些降维技术对数据集进行优化，使其适合在这些算法上实现。部分预测参数的输出结果以可视化形式展示，包括算法模块实施后的分类错误率比率，以及针对DoS攻击、代码执行和网络/服务器溢出等重点漏洞的聚类分配。

该模块可在具备所需软件和硬件设置的物联网设备上实现。其目标是通过标记检测到的漏洞并发出预测警报，消除早期方法中的延迟，为未来的物联网设备提供更智能的解决方案。此模块不仅适用于新设备，也可通过简单升级添加到现有设备的软件设置中。

利用机器学习算法降低物联网安全漏洞

5. 算法模块性能评估及可视化分析

在应用KNN、SVM和朴素贝叶斯算法模块后，对其性能进行了多方面的评估，评估参数及相关可视化结果如下：
|评估参数|作用|
| ---- | ---- |
|准确率比率|反映算法预测结果的准确程度|
|缺失值比率|体现数据集中缺失数据的比例|
|误报率|衡量算法错误判断为攻击或漏洞的比例|
|卡帕统计量|评估分类结果与实际情况的一致性|
|误警率|表示发出错误警报的概率|
|能耗率|体现算法运行过程中的能量消耗情况|

通过对低维度数据集的处理，针对常见的高发现率漏洞（如DoS攻击、代码执行和网络/服务器溢出）计算和测量了目标参数，并以可视化形式呈现预测结果。以下是部分可视化结果的说明：
- 分类错误率可视化 ：图5、图6和图7分别展示了针对代码执行漏洞、网络/服务器溢出漏洞和DoS攻击的分类错误率比率。这些可视化结果有助于直观地了解算法在不同漏洞检测上的性能表现，错误率越低，说明算法的分类准确性越高。
- 聚类分配可视化 ：图7、图8和图9展示了针对DoS攻击、代码执行和网络/服务器溢出漏洞的聚类分配情况。聚类分析可以帮助识别数据集中的不同模式和群体，从而更好地理解漏洞的特征和分布。

graph LR
    A[低维度数据集] --> B[计算目标参数]
    B --> C[可视化预测结果]
    C --> D[评估算法性能]

6. 机器学习算法模块的实施与优势

该机器学习算法模块可以在物联网设备上进行实施，具体实施步骤如下：
1. 数据收集 ：利用物联网设备的日常日志文件收集相关数据，这些数据应包含与安全漏洞检测相关的信息，如攻击类型、攻击效果、攻击发现时间等。
2. 数据预处理 ：对收集到的数据进行预处理，包括清洗、转换和降维等操作。清洗数据可以去除噪声和异常值，转换数据可以将数据转换为适合算法处理的格式，降维操作可以减少数据的维度，提高算法的运行效率。
3. 算法实施 ：将经过预处理的数据集应用到选定的算法模块（KNN、SVM和朴素贝叶斯）中。在实施过程中，需要根据算法的特点和要求进行参数调整，以获得最佳的性能。
4. 结果评估与反馈 ：对算法的预测结果进行评估，通过比较预测结果与实际情况，计算评估参数（如准确率、误报率等）。根据评估结果，对算法进行调整和优化，以提高漏洞检测的准确性和效率。

该算法模块具有以下优势：
- 实时检测与预警 ：能够实时检测物联网设备中的安全漏洞，并及时发出警报，帮助用户快速响应安全事件，减少损失。
- 适应性强 ：可以应用于不同类型的物联网设备，无需对设备的硬件和软件进行大规模的改造。通过简单的升级机制，即可将模块添加到现有设备的软件设置中。
- 提高效率 ：利用机器学习算法的预测和分类能力，避免了传统方法中对漏洞检测的延迟问题。通过对大量数据的分析和学习，算法可以快速准确地识别潜在的安全威胁。