摘要：隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，無線通信網(wǎng)絡(luò)已成為現(xiàn)代社會的基礎(chǔ)設(shè)施之一。深入分析了物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下無線通信網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)，詳細探討了基于加密算法的安全防護技術(shù)、入侵檢測與防御技術(shù)，以及惡意攻擊檢測與防護策略。通過運用行為分析技術(shù)，實現(xiàn)防護系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)整，并結(jié)合風(fēng)險評估模型的構(gòu)建，提出了一套綜合性的安全防護框架，旨在提高無線通信網(wǎng)絡(luò)在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的安全性和可靠性。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境；無線通信網(wǎng)絡(luò)；惡意攻擊；安全防護技術(shù)

中圖分類號：TN918.91 文獻標識碼：A

0 引言

在當(dāng)今全球化的趨勢下，物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)已成為信息通信技術(shù)演進的一個里程碑。在無線通信網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為多種設(shè)備的互聯(lián)互通提供了無限可能。無線通信網(wǎng)絡(luò)允許物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在缺乏物理連接的情況下傳輸數(shù)據(jù)，體現(xiàn)出卓越的便利性與功能性。然而，這種開放性為惡意攻擊者提供了可乘之機，嚴重威脅用戶隱私、數(shù)據(jù)安全和服務(wù)連續(xù)性。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備及其數(shù)據(jù)激增，并被廣泛應(yīng)用于智能家居、工業(yè)自動化系統(tǒng)等多個領(lǐng)域，這些設(shè)備及其數(shù)據(jù)的傳輸安全性已經(jīng)成為一個嚴峻的挑戰(zhàn)。惡意攻擊者利用各類軟件系統(tǒng)漏洞或針對物理安全薄弱環(huán)節(jié)進行攻擊，不僅嚴重侵犯個人的隱私權(quán)，還會對社會安全與經(jīng)濟穩(wěn)定造成深遠的負面影響。

1 無線通信網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)

在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，無線通信網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)主要由端側(cè)智能設(shè)備、傳感器節(jié)點、通信協(xié)議體系、數(shù)據(jù)處理平臺以及多層次安全機制等要素構(gòu)成，各要素協(xié)同運行，以實現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集、傳輸?shù)教幚矸治龅母咝ч]環(huán)。在該架構(gòu)中，端設(shè)備泛指部署于物理環(huán)境中的智能終端設(shè)備與傳感器，它們負責(zé)對環(huán)境狀態(tài)或用戶行為進行實時感知，并以無線傳輸?shù)姆绞綄⒉杉臄?shù)據(jù)發(fā)送至網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中。這些設(shè)備可基于短距離通信協(xié)議（如Wi-Fi、ZigBee）或依托于覆蓋范圍更廣的蜂窩通信網(wǎng)絡(luò)（如4G/5G）來實現(xiàn)廣域連接，以適應(yīng)不同場景下的信息傳輸需求。數(shù)據(jù)處理平臺（包括本地邊緣計算節(jié)點或遠程云平臺）是該架構(gòu)的核心層，負責(zé)承擔(dān)數(shù)據(jù)匯聚、預(yù)處理、存儲與建模分析等任務(wù)，是實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)智能化應(yīng)用的基礎(chǔ)。遠程云平臺在實際應(yīng)用中作為架構(gòu)的支撐核心，是負責(zé)數(shù)據(jù)處理的重要組件。為應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)開放性帶來的潛在風(fēng)險，系統(tǒng)還需配置完備的安全機制，包括端到端加密通信、基于權(quán)限的訪問控制、惡意入侵檢測系統(tǒng)（intrusion detection system，IDS）、身份認證協(xié)議以及周期性的漏洞掃描與風(fēng)險評估機制，從而有效防止未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)訪問與信息篡改，保障網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中數(shù)據(jù)的保密性、完整性與可用性。通過架構(gòu)中多要素的集成，無線通信網(wǎng)絡(luò)在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中不僅支撐了從感知到控制的智能閉環(huán)，還提供了高度安全與可擴展的技術(shù)框架[1]。

2 物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下無線通信網(wǎng)絡(luò)安全防護技術(shù)

2.1 基于加密算法的安全防護技術(shù)

在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的無線通信網(wǎng)絡(luò)安全體系中，基于加密算法的安全防護措施是確保通信數(shù)據(jù)在傳輸過程中具備保密性與完整性的關(guān)鍵手段。常用的加密方法包括對稱加密算法，如高級加密標準（advanced encryption standard，AES）算法以及非對稱加密算法，如RSA（Rivest–Shamir–Adleman）算法和橢圓曲線加密（elliptic curve cryptography，ECC）算法。在資源受限的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中，為兼顧安全性與計算效率，常采用輕量級加密算法如ChaCha20與Salsa20，以適應(yīng)處理能力和存儲資源有限的場景。為進一步強化數(shù)據(jù)鏈路的安全，系統(tǒng)設(shè)計中通常結(jié)合傳輸層安全（transport layer security，TLS）協(xié)議以及適用于無連接通信場景的數(shù)據(jù)包傳輸層安全性（datagram transport layer security，DTLS）協(xié)議，二者不僅可以提供加密服務(wù)，還可以支持身份認證與信息完整性驗證功能，是實現(xiàn)安全通信的核心協(xié)議棧。加密措施的有效實施依賴于密鑰管理系統(tǒng)的完整性與安全性，該系統(tǒng)涵蓋密鑰的生成、分發(fā)、存儲、使用、輪換與銷毀等全過程操作，需依照嚴格的加密政策和訪問控制機制執(zhí)行，以防止密鑰泄露或被惡意濫用[2]。

2.2 入侵檢測與防御技術(shù)

入侵檢測與防御技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下無線通信網(wǎng)絡(luò)安全防護領(lǐng)域的核心組成部分，其目的在于識別并應(yīng)對潛在的安全威脅，以防止惡意攻擊造成的破壞。該技術(shù)可以實現(xiàn)包括實時監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)流量、分析通信行為模式以及檢測與已知攻擊特征匹配的活動等功能。為及時發(fā)現(xiàn)潛在威脅，本文采用基于機器學(xué)習(xí)的算法對通信行為進行分析，其中最關(guān)鍵的方法是使用支持向量機（support vector machine，SVM）進行異常檢測[3]。

將網(wǎng)絡(luò)流量的特征向量定義為，其中包含了數(shù)據(jù)包大小、發(fā)送頻率和協(xié)議類型等信息。SVM模型通過式（1）來判斷決策函數(shù)（f）的網(wǎng)絡(luò)活動是否存在異常。

f（）=sgn［αi yi K（，）+b］ 。" " " " " " "（1）

式中，αi為拉格朗日乘子，yi為訓(xùn)練樣本的類標簽，K為用于映射輸入向量到高維空間的核函數(shù)， 為支持向量，b為偏置項，i為訓(xùn)練樣本編號的變量。

SVM模型通過對以下目標函數(shù)進行優(yōu)化訓(xùn)練，確保最大化分類邊界的間隔。

［ αi αj yi yj K（，）-αi］。" " " " " "（2）

式中， K（，）為核函數(shù)。

di 與yj需滿足約束條件：

αi yi =0且0≤αi≤C。" " " " " " " " " " " " " " " "（3）

式中，C為正則化參數(shù)，用于控制誤分類的懲罰程度。

在實際應(yīng)用中，系統(tǒng)通過訓(xùn)練完成的SVM模型來實時監(jiān)測并分析入站和出站的網(wǎng)絡(luò)流量，同時使用決策函數(shù)來判斷當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)行為是否符合正常模式。一旦檢測到異常行為，系統(tǒng)將立即觸發(fā)安全警報，并采取相應(yīng)的防御措施，如阻斷可疑流量或隔離受影響的設(shè)備，從而保護網(wǎng)絡(luò)不受侵害。SVM因其高效的學(xué)習(xí)能力和對新型攻擊行為的適應(yīng)性而被廣泛應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的無線通信網(wǎng)絡(luò)安全防護領(lǐng)域。

3 惡意攻擊檢測與防護策略

3.1 行為分析技術(shù)的應(yīng)用

在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的無線通信網(wǎng)絡(luò)安全防護研究中，行為分析技術(shù)成為檢測和防御惡意活動的關(guān)鍵策略之一。通過深入分析網(wǎng)絡(luò)流量和用戶行為模式，該技術(shù)能夠識別出可能具有安全威脅的活動。行為分析技術(shù)利用機器學(xué)習(xí)算法來處理和解析大量數(shù)據(jù)，從而建立正常的通信行為模型并與實際行為進行比較，任何顯著偏離正常模型的行為都可能被標記為潛在的惡意攻擊。聚類分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是常用的行為分析技術(shù)，聚類分析可以通過將網(wǎng)絡(luò)活動分組從而識別出異常模式，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則可用于學(xué)習(xí)和識別復(fù)雜的行為模式，這些技術(shù)大幅提高了檢測的準確性，并且縮短了響應(yīng)時間。網(wǎng)絡(luò)行為分析數(shù)據(jù)如表1所示，分析內(nèi)容包括設(shè)備類型、通信頻率、數(shù)據(jù)包大小和行為評分，這些數(shù)據(jù)均來自實際監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的無線通信網(wǎng)絡(luò)。

這些數(shù)據(jù)用于分析和評估每個設(shè)備的行為是否符合其正常操作模式。行為評分是依據(jù)設(shè)備的通信頻率和數(shù)據(jù)包大小，并且結(jié)合其設(shè)備類型和預(yù)期用途進行分析后得出的，行為評分低于設(shè)定閾值的設(shè)備將進行深入分析以確認是否存在惡意行為。通過這種方式，行為分析技術(shù)能夠?qū)崟r監(jiān)控?zé)o線通信網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)，使其免受已知的惡意攻擊，同時還能適應(yīng)新出現(xiàn)的威脅，為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的安全防護提供了一道額外的防線[4-5]。

3.2 防護系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)整

在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，無線通信網(wǎng)絡(luò)面臨著不斷演變的安全威脅，因此防護系統(tǒng)必須具備自適應(yīng)調(diào)整的能力，以便有效對抗各種形式的惡意攻擊。防護系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)整依賴于先進的算法和技術(shù)，這些算法和技術(shù)能夠根據(jù)實時監(jiān)測的網(wǎng)絡(luò)行為和威脅情報動態(tài)調(diào)整安全策略和規(guī)則[6-7]。這一過程的實現(xiàn)涉及多項關(guān)鍵技術(shù)的使用，包括機器學(xué)習(xí)、人工智能以及行為分析等技術(shù)。借助這些技術(shù)，防護系統(tǒng)能夠從已有的攻擊中汲取經(jīng)驗，并預(yù)測未來可能出現(xiàn)的威脅，進而在不同的安全層級之間進行實時優(yōu)化調(diào)整。例如，通過持續(xù)分析入侵檢測系統(tǒng)的警報和反饋，防護系統(tǒng)可以識別出錯誤及漏報情況，并據(jù)此調(diào)整檢測算法以減少此類事件的發(fā)生。此外，防護系統(tǒng)還會根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量和用戶行為的變化自動調(diào)整防火墻規(guī)則和訪問控制列表，確保只有得到授權(quán)的用戶和設(shè)備能夠訪問網(wǎng)絡(luò)資源，同時快速響應(yīng)和隔離可疑的活動。基于自適應(yīng)調(diào)整，無線通信網(wǎng)絡(luò)的安全防護技術(shù)能夠提供更為精確和高效的保護措施，極大地提升物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和數(shù)據(jù)的安全性[8-9]。

3.3 風(fēng)險評估模型的構(gòu)建

構(gòu)建有效的風(fēng)險評估模型在無線通信網(wǎng)絡(luò)安全防護中至關(guān)重要，這種模型能夠為網(wǎng)絡(luò)管理者提供關(guān)于潛在威脅的定量分析和預(yù)防策略。風(fēng)險評估模型根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中各類資產(chǎn)的易受攻擊性、潛在威脅以及潛在的影響損失識別風(fēng)險水平，從而推導(dǎo)整體網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的風(fēng)險水平。在模型構(gòu)建過程中，風(fēng)險量化算法較為關(guān)鍵，該算法能夠結(jié)合概率論和統(tǒng)計方法，對網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險進行評估和分類[10-11]。

首先，定義風(fēng)險R為威脅T對資產(chǎn)A的潛在損害，考慮到威脅實現(xiàn)的可能性和損失的影響，風(fēng)險的計算公式如下：

R = p（T）×L。" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （4）

式中， p（T）為安全威脅發(fā)生的概率，L為該威脅實現(xiàn)時預(yù)期的損失量。

為了計算安全威脅發(fā)生的概率和潛在損失，需要收集大量關(guān)于歷史安全事件的數(shù)據(jù)，并對其進行統(tǒng)計分析，以建立概率模型。

其次，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)細化概率模型，這涉及條件概率的計算，如式（5）所示。

p（T|E）= 。" " " " " " " " " "（5）

式中，E為與威脅T相關(guān)聯(lián)的已知證據(jù)或先驗事件，p（T|E）為威脅T發(fā)生時E出現(xiàn)的概率，p（E）為E出現(xiàn)的總概率。

通過應(yīng)用此概率模型，可以對不同的安全事件和威脅進行動態(tài)評估，方便安全團隊調(diào)整安全策略和措施，以對抗實時變化的安全威脅景觀[12-13]。通過實時更新威脅概率和潛在影響的估值，網(wǎng)絡(luò)管理員能夠優(yōu)先處理高風(fēng)險的威脅，同時對低風(fēng)險威脅采取相應(yīng)的預(yù)防措施，從而有效分配安全資源，最大限度地降低潛在風(fēng)險[14-15]。

4 技術(shù)應(yīng)用測試

本文使用的數(shù)據(jù)集是從實驗室環(huán)境中實時生成的，鑒于本測試的目標是評估物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的無線通信網(wǎng)絡(luò)安全防護技術(shù)，該技術(shù)是實現(xiàn)系統(tǒng)安全功能的基礎(chǔ)支撐，因此收集的10 000條數(shù)據(jù)記錄均用于測試系統(tǒng)的關(guān)鍵性能指標。每條數(shù)據(jù)記錄涵蓋網(wǎng)絡(luò)攻擊的類型、系統(tǒng)檢測的攻擊事件、防護系統(tǒng)的響應(yīng)動作以及響應(yīng)時間等項目。在進行系統(tǒng)功能測試時，所有的實測數(shù)據(jù)將用于一次性的全面測試，以確保評估結(jié)果的廣泛性和全面性。本文測試指標主要有檢測率、誤報率和系統(tǒng)響應(yīng)時間。其中，檢測率是系統(tǒng)成功識別惡意攻擊的比例，是衡量系統(tǒng)效能的關(guān)鍵指標之一；誤報率反映了系統(tǒng)將正?；顒渝e誤標記為惡意活動的頻率，其值越低表示系統(tǒng)準確性越高；系統(tǒng)響應(yīng)時間是從檢測到潛在威脅到系統(tǒng)做出反應(yīng)的時間，該指標用于評估系統(tǒng)的實用性。測試數(shù)據(jù)如表2所示。

從表2可以看出，系統(tǒng)整體具有較高的檢測率，平均檢測率達到了98.12%，這表明系統(tǒng)能有效識別大部分的惡意攻擊。系統(tǒng)誤報率保持在較低水平，平均為0.81%，說明系統(tǒng)能夠準確區(qū)分正?；顒优c惡意活動。在所有測試中，系統(tǒng)平均響應(yīng)時間為1.38 s，證明系統(tǒng)反應(yīng)迅速，符合實時防護的需求。這些測試結(jié)果驗證了安全系統(tǒng)的高效性和可靠性，展示了其在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下應(yīng)對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)威脅的能力，保證了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的安全穩(wěn)定。

5 結(jié)語

綜上，隨著無線通信網(wǎng)絡(luò)與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及，物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的無線通信網(wǎng)絡(luò)安全性成為核心問題。本文首先梳理了無線通信網(wǎng)絡(luò)的基本架構(gòu)，為后續(xù)安全防護研究奠定基礎(chǔ)。在安全防護技術(shù)方面，系統(tǒng)分析了基于加密算法的保護機制和入侵檢測防御體系，明確了構(gòu)建安全通信環(huán)境的必要措施。針對惡意攻擊檢測與防護策略，重點探討了行為分析技術(shù)的應(yīng)用、防護系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)整及風(fēng)險評估模型的構(gòu)建。通過技術(shù)應(yīng)用測試，驗證了各項策略的可行性與有效性。建立多維度、動態(tài)演化的安全防護體系是保障無線通信網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的關(guān)鍵方向，未來可進一步結(jié)合人工智能與區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)防護體系的智能化。

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