[发明专利]无线信标系统中攻击检测的系统和方法有效
| 申请号: | 201811633704.7 | 申请日: | 2018-12-29 | 
| 公开(公告)号: | CN111385747B | 公开(公告)日: | 2023-05-16 | 
| 发明(设计)人: | 陈镇辉;钟文翰 | 申请(专利权)人: | 物流及供应链多元技术研发中心有限公司 | 
| 主分类号: | H04W4/06 | 分类号: | H04W4/06;H04W4/80;H04W12/122 | 
| 代理公司: | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人: | 肖冰滨;王晓晓 | 
| 地址: | 中国香港数码港道1*** | 国省代码: | 暂无信息 | 
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 无线 信标 系统 攻击 检测 方法 | ||
1.一种用于信标群集的攻击检测系统,其中,每个信标适于广播唯一的信标识别码(信标ID),包括:
后端服务器或路由设备,适于记录终端设备发送查询所述信标ID的用户轨迹,以确定通过网络发生的入侵;
其中,所述后端服务器适于通过执行以下步骤来确定入侵的发生:
计算信标设备之间的空间关系度量;
将所述信标ID转换为马尔可夫(Markov)链模型的状态,并基于空间关系度量来估计状态转移概率;
当所述终端设备对基于位置或基于项目的内容或服务进行查询时,记录所述信标ID转换的所述用户轨迹;和
针对马尔可夫链模型对所述用户轨迹运行假设检验以确定入侵状态。
2.如权利要求1所述的系统,其中,所述估计状态转移概率的步骤包括以下步骤:
选择粒度分辨率;
将希尔伯特曲线拟合到信标群集并计算不同信标的希尔伯特值;
定义边界限制B;
为每个所述信标ni,选择符合|h(nj)-h(ni)|≤B的所有nj,以S(ni)表示,并且计算所有nj∈S(ni)的1/|h(ni)-h(nj)|的总和D;
对于每个所述nj∈S(ni),设置转移概率pij=1/(D|h(nj)-h(ni)|),其中,h(nj)、h(ni)分别表示信标nj、ni的希尔伯特值;
确定是否已设置具有pij的所有nj∈S(ni),然后进行下一步,否则循环回到所述设置转移概率的步骤;和
确定所有N个信标是否都具有pij,然后停止,否则循环回到所述计算信标ni的总和D的步骤。
3.如权利要求1所述的系统,其中,所述估计状态转移概率的步骤包括以下步骤:
计算所述信标群集的Voronoi图映射;
确定边界值L;
对于每层小区,分配第r层小区的权重为ar;
对于每个所述信标ni,计算第r层中邻居Xr的数量,其中0r≤L;
计算S(ni)=a0X0+a1X1+…+aLXL的总和;
对于ni的邻居的所述第r层中的每个nj,分配所述转移概率
递增r;
确定如果rL,返回到分配所述转移概率pij的步骤,否则进行下一步;和
如果设置了所有n个所述信标的所述转移概率,则停止,否则返回所述计算邻居的数量的步骤。
4.如权利要求1所述的系统,其中,所述估计状态转移概率的步骤包括以下步骤:
通过信标部署随机漫游;
记录所述信标ID转换的所述用户轨迹,计算所述信标的分布统计和后验概率分布;和
在每对状态之间分配转移概率。
5.如权利要求4所述的系统,其中,所述分配转移概率的步骤包括使用所述信标ID的所述用户轨迹用于估计所述信标ID对之间的所述转移概率的步骤。
6.如权利要求4所述的系统,其中,所述分配转移概率的步骤包括使用贝叶斯统计方法(Bayesian statistical means)的步骤,或者机器学习用于估计所述转移概率。
7.如权利要求4所述的系统,其中,所述分配转移概率的步骤包括如果在两个状态之间不存在转换则将所述转移概率分配为零的步骤。
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