【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网安全防护，具体为基于神经网络感知器的集中式恶意节点检测方法。
技术介绍
1、随着用户服务需求的多样化和服务质量要求的提升，同时在不同场景应用需求下，多功能标准源与数字多用表的推广和使用，使得原本单向、刚性的电网也变得越来越开放，电力监控网络中广泛部署的网络节点成为制约网络安全的核心因素。
2、集中式恶意节点检测技术在提供强大检测能力的同时，也面临着通信监控盲区、恶意节点定位困难、资源消耗较高、单点故障风险以及扩展性受限等局限性，发生在节点间的攻击行为可能难以被及时察觉，从而增加了网络的安全风险，此外，由于中央节点无法直接获取网络内部节点的详细通信信息，因此在定位恶意节点的具体位置时面临较大困难，这可能导致响应延迟，增加了恶意行为对网络造成的潜在损害，随着物联网规模的扩大，集中式检测技术可能面临处理能力和存储能力的瓶颈，中央节点需要处理来自大量节点的数据和信息，这可能导致检测效率下降，甚至无法有效应对新的安全威胁。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于神经网络感知器的集中式恶意节点检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于神经网络感知器的集中式恶意节点检测方法，其特征在于：所述将数据包注入物联网节点包括注入数据包到一个已知的物联网节点，通过请求此节点进行数据包转发，将要注入的数据包引入到网络当中，或通过设置物联网设备，使自身产生用于通信的数据作为注入的数据包。
3.如权利要求2所述的基于神经网络感知器的集中式恶意节点检测方法，其特征在于：所述构建检测方程集包括基于基站节点接收的数据包构建检测方程集，注入数据包到物联网节点，路径表示为：
4.如权利要求3所述的...
【技术特征摘要】
1.基于神经网络感知器的集中式恶意节点检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于神经网络感知器的集中式恶意节点检测方法，其特征在于：所述将数据包注入物联网节点包括注入数据包到一个已知的物联网节点，通过请求此节点进行数据包转发，将要注入的数据包引入到网络当中，或通过设置物联网设备，使自身产生用于通信的数据作为注入的数据包。
3.如权利要求2所述的基于神经网络感知器的集中式恶意节点检测方法，其特征在于：所述构建检测方程集包括基于基站节点接收的数据包构建检测方程集，注入数据包到物联网节点，路径表示为：
4.如权利要求3所述的基于神经网络感知器的集中式恶意节点检测方法，其特征在于：所述构建检测方程集还包括定义路径的信任值表示为：
5.如权利要求4所述的基于神经网络感知器的集中式恶意节点检测方法，其特征在于：所述构建节点信任矩阵包括物联网中存在路径可构建节点信任矩阵，节点信任矩阵表示为：
6.如权利要求5所述的基于神经网络感知器的集中式恶意节点检测方法，其特征在于：所述对检测方程集进行多元线性回归训练包括r近似解的求解通过神经...
【专利技术属性】
技术研发人员：张倩，王睿勤，肖鹏，殷军，秦丞，淡军，罗震宇，唐源磊，张娟，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司昆明供电局，
类型：发明
国别省市：
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