[发明专利]一种基于雾计算的油气物联网SSDF攻击防御方法

权利要求书

1.一种基于雾计算的油气物联网SSDF攻击防御方法，其特征在于：包括如下步骤，

步骤一：建立参考模型，具体为，

建立基于雾计算的油气物联网架构，包括云计算中心、雾计算节点和智能终端层，云计算中心负责处理最复杂和运算量最大的任务，同时其也具备高存储能力，可提供高质量的物联网服务，智能终端层由油气物联网设备和融合中心构成；

建立油气物联网系统模型，包括一个PU，一个FC和N个油气物联网设备组成，其中包括N_h个诚实设备和N_m个恶意设备，设备通过相互协作的方式接入PU的许可频段；

建立SSDF攻击模型，采用独立攻击方式；

融合模型，接收到各认知用户的感知数据；

步骤二：确定SSDF防御算法，采用均值漂移聚类算法，具体为，

基于均值漂移聚类算法的感知数据分类，融合中心对接收的能量感知数据进行均值漂移聚类，将数据按照数据值相近程度划分不同聚类；

聚类数据筛选，融合中心将认知用户发送的能量感知数据经均值漂移聚类处理后，得到多组聚类，经聚类后，构成各聚类的数据按照性质可分为3类：仅由真实数据组成、仅由虚假数据组成和由真实数据和虚假数据混合而成；

进行数据变动程度评价，消除概率攻击对融合中心的影响；

进行数据可信度评价，融合中心可通过对各认知用户的历史感知效果进行研究，进而判断各用户的诚实性；

数据融合，将筛选后的感知数据进行数据变动程度评价及可信度评价后，得到对应的各筛选后数据的权重，两种评价方式对融合能量的影响程度不同，根据融合能量与能量阈值进行比较，以判断是否存在恶意攻击。

步骤三：仿真实验及结果分析。

2.根据权利要求1所述的一种基于雾计算的油气物联网SSDF攻击防御方法，其特征在于：所述步骤一中的油气物联网系统模型具体为，

每个频谱感知周期中，认知用户都需要感知主用户频谱，以避免发生碰撞，频谱检测方法有多种，包括能量检测、匹配滤波器检测、特征检测和小波检测等技术，能量检测因其感知时间短、复杂度低且不需要主信号的先验知识而成为最受欢迎的方法，采用能量检测技术进行频谱感测，考虑一个简单的路径损耗信道模型，认知用户i(1≤i≤N)的能量感知数据P_dB,i,可以表述为：

P_dB,i＝P_dB,loss(d_i)+ψ_i+ω_i(t)  (dB)；

P_dB,loss(d_i)＝P_dB,t+10αlog₁₀(d₀/d_i)  (dB)；

其中P_dB,t是在参考距离d₀米处测量的PU发射功率，d_i是认知用户i到PU之间的距离，α表示路径损耗系数，10αlog₁₀(d₀/d_i)表示路径损耗大小，ψ_i表示阴影造成的随机衰减，而ω_i(t)表示快速衰落效应，注意，所有功率都以分贝(dB)为单位；

快衰落项ω_i(t)可以通过考虑通过平均同一静态设备的多次读数来获得，因此，信道模型可以简化如下：

P_dB,i；P_dB,t+10αlog₁₀(d₀/d_i)+ψ_i+K   (dB)；

其中，K为常数，然而，当发射机和接收机都静止时，中尺度阴影效应ψ_i不容易消除，该因素的统计分布通常假设为高斯分布，均值为0，方差为，根据环境特征取值从4到12不等。