劉杰+戈軍++沈微微++王學(xué)軍

摘 要： 在物聯(lián)網(wǎng)多設(shè)備通信過(guò)程中，其差異化的數(shù)據(jù)在分類(lèi)種類(lèi)上存在較大的問(wèn)題，導(dǎo)致識(shí)別過(guò)程存在異常數(shù)據(jù)不收斂或者無(wú)窮計(jì)算的問(wèn)題。為了解決這一問(wèn)題，提出基于多約束標(biāo)簽的異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法，在對(duì)海量的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)的過(guò)程中，引入可以約束標(biāo)簽異常特征的多個(gè)約束條件，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)通信數(shù)據(jù)進(jìn)行降維限制處理，避免擴(kuò)大化的搜索過(guò)程，再運(yùn)用支持向量機(jī)在限制區(qū)域內(nèi)完成檢測(cè)分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用該算法能對(duì)海量的物聯(lián)網(wǎng)通信異常數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)過(guò)程的搜索，提高異常數(shù)據(jù)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞： 物聯(lián)網(wǎng)； 支持向量機(jī)； 異常數(shù)據(jù)； 多特征約束

中圖分類(lèi)號(hào)： TN911?34； TP127 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）09?0082?04

Abstract： The differentiated data has a great problem of classification variety in the Internet of Things （IOT） multi?device communication process， and causes the abnormal datadivergence or infinite calculation in the identification process. In order to solve these problems， an abnormal data detection method based on multi?constraint label is put forward. The multi?constraint condition which can restrain the label′s abnormal feature is introduced into the classification process of the massive abnormal data. The dimension reduction of the IOT communication data is limited to avoid the expansion of the search process. The support vector machine （SVM） is used to classify and detect the abnormal data in the restricted areas. The experimental results show that the algorithm can search the massive abnormal data in IOT communication by means of automatic learning process， and improve the accaracy of abnormal data detection.

Keywords： Internet of Things； support vector machine； abnormal data； multi?feature constraint

0 引 言

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用區(qū)域的不斷擴(kuò)展，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)通信安全的要求日益增加[1]。物聯(lián)網(wǎng)由不同設(shè)備組成，因此一旦存在危險(xiǎn)的數(shù)據(jù)，就會(huì)給相關(guān)設(shè)備帶來(lái)較大的安全隱患。因此，需要研究自動(dòng)化程度較高的方法對(duì)物聯(lián)網(wǎng)中的特定異常數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索，快速識(shí)別出一些異常的危險(xiǎn)數(shù)據(jù)，以保證相關(guān)設(shè)備的安全[2]。對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的通信數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)的各種智能算法引起了相關(guān)學(xué)者的重視，已經(jīng)成為物聯(lián)網(wǎng)智能控制領(lǐng)域的熱點(diǎn)[3]。

在當(dāng)前的研究成果中，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)通信數(shù)據(jù)檢測(cè)的方法主要包括：基于數(shù)據(jù)聚類(lèi)的方法、基于遺傳算法的異常數(shù)據(jù)特征檢測(cè)方法、基于粒子群算法的異常數(shù)據(jù)特征檢測(cè)方法[4]。當(dāng)前最為重要的思維主要是分類(lèi)檢測(cè)思維，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的不斷分類(lèi)，完成對(duì)異常數(shù)據(jù)的區(qū)別[5?6]。但是，這些方法運(yùn)用到物聯(lián)網(wǎng)通信數(shù)據(jù)中就會(huì)存在較大的問(wèn)題，主要是因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)的底層通信設(shè)備由不同的硬件設(shè)備構(gòu)成，這種硬件上的差異性造成底層通信數(shù)據(jù)的種類(lèi)多樣性。這就使得在分類(lèi)過(guò)程中，很難利用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)的異常性區(qū)分，從而降低檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

1 物聯(lián)網(wǎng)底層通信異常數(shù)據(jù)特征檢測(cè)方法設(shè)計(jì)

在物聯(lián)網(wǎng)底層通信數(shù)據(jù)的異常特征檢測(cè)過(guò)程中，由于底層網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的多樣性和差異性[7?10]，如果利用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)檢測(cè)方法對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)檢測(cè)，就無(wú)法避免因數(shù)據(jù)特征差異大的弊端，使得在分類(lèi)檢測(cè)的過(guò)程中很難形成統(tǒng)一的檢測(cè)特征，而海量的通信數(shù)據(jù)會(huì)使得分類(lèi)過(guò)程無(wú)窮化。為此，提出一種基于多約束標(biāo)簽的物聯(lián)網(wǎng)異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法，這種檢測(cè)方法的流程圖如圖1所示。

1.1 物聯(lián)網(wǎng)底層通信異常數(shù)據(jù)的多標(biāo)簽降維

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了驗(yàn)證提出的物聯(lián)網(wǎng)底層通信異常數(shù)據(jù)的作用，進(jìn)行多次的計(jì)算機(jī)仿真對(duì)比模擬實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)環(huán)境是Visual C++ 6.0。

假設(shè)物聯(lián)網(wǎng)中的底層通信設(shè)備的數(shù)目為物聯(lián)網(wǎng)中的通信異常數(shù)據(jù)族群個(gè)數(shù)為在數(shù)據(jù)分類(lèi)的結(jié)果上，數(shù)據(jù)被分為多個(gè)不同的區(qū)域設(shè)為物聯(lián)網(wǎng)底層通信設(shè)備的均衡性分布參數(shù)為。為了衡量檢測(cè)的準(zhǔn)確性，運(yùn)用準(zhǔn)確率的公式，計(jì)算方法如下：

運(yùn)用不同的檢測(cè)方法對(duì)準(zhǔn)確率標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行衡量，得到運(yùn)用不同方法的檢測(cè)結(jié)果。

在多次試驗(yàn)中，有15次較好的試驗(yàn)參與數(shù)據(jù)，以這15次的試驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行檢測(cè)，試驗(yàn)數(shù)據(jù)的選取結(jié)果如表1所示。

運(yùn)用K均值聚類(lèi)算法對(duì)底層物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)設(shè)備進(jìn)行異常特征的檢測(cè)與識(shí)別，得到的試驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。

再通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)底層物聯(lián)網(wǎng)通信設(shè)備進(jìn)行異常數(shù)據(jù)特征識(shí)別，得到的識(shí)別結(jié)果如圖4所示。

通過(guò)粒子群算法對(duì)底層物聯(lián)網(wǎng)通信設(shè)備進(jìn)行異常數(shù)據(jù)特征檢測(cè)，檢測(cè)的結(jié)果如圖5所示。

根據(jù)得到的試驗(yàn)結(jié)果可以看出，在約束的基礎(chǔ)上，得到的檢測(cè)結(jié)果更為準(zhǔn)確，說(shuō)明優(yōu)化效果明顯。

以15次試驗(yàn)數(shù)據(jù)的結(jié)果為基礎(chǔ)，對(duì)15次不同方法下的物聯(lián)網(wǎng)異常數(shù)據(jù)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到的結(jié)果如表2所示。

]

通過(guò)上述實(shí)驗(yàn)?zāi)軌虻弥?，利用本文算法進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特征檢測(cè)，能夠有效提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

3 結(jié) 語(yǔ)

本文提出基于多約束標(biāo)簽的異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法。首先，通過(guò)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)底層通信異常數(shù)據(jù)的多標(biāo)簽降維，并結(jié)合粒子群算法對(duì)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行約束分析，在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用支持向量機(jī)方法，通過(guò)迭代分類(lèi)約束技術(shù)完成對(duì)底層物聯(lián)網(wǎng)異常數(shù)據(jù)的識(shí)別；最后利用支持向量機(jī)方法對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的區(qū)分，從而檢測(cè)出物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)的特征。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果表明，采用本文研究的檢測(cè)方法檢測(cè)異常數(shù)據(jù)特征，檢測(cè)準(zhǔn)確性較高。

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