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| 編輯推薦： |
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计算机科学与技术、物联网、信息安全等专业硕士研究生、博士研究生，从事物联网、信息安全等研究领域的科技人员。
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| 內容簡介： |
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本书从全新的角度研究了认知物联网的自律管理机制与方法，主要涵盖以下内容：1分析并探讨物联网管理的相关理论、技术现状及发展需求，赋予物联网认知特性，融合自感知、自评估、自配置和自优化四个属性，提出认知物联网的自律管理框架。2针对物联网安全事件属性特征维数高等问题，提出基于自律计算的物联网安全事件感知模型与感知方法，有效提高态势感知系统的识别准确率和自适应性，为态势评估奠定基础
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| 目錄：
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目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 物联网发展历程 1
1.2 物联网体系架构 2
1.3 物联网关键技术 4
1.3.1 信息感知层关键技术 5
1.3.2 物联网接入层关键技术 5
1.3.3 网络传输层关键技术 5
1.3.4 智能处理层关键技术 6
1.3.5 应用接口层关键技术 7
1.4 物联网发展前景 7
1.5 物联网面临的挑战 8
1.6 小结 10
参考文献 10
第2章 自律计算概述 12
2.1 自律计算的基本概念 12
2.2 自律计算策略 13
2.3 自律计算现状 15
2.4 自律计算应用 16
2.4.1 自律计算与态势感知 16
2.4.2 自律计算与系统优化 20
2.4.3 自律计算与风险评估 21
2.4.4 自律计算与系统配置 23
2.5 小结 25
参考文献 26
第3章 认知物联网概述 29
3.1 认知物联网的起源 29
3.2 认知物联网模型 30
3.2.1 基础概念 30
3.2.2 邻居关系矩阵 31
3.2.3 网络性能目标 32
3.2.4 网络容量与网络负载 32
3.3 认知过程设计 33
3.3.1 三维认知网络结构 33
3.3.2 三层认知环 35
3.3.3 异构性与协作性 36
3.4 认知物联网的特点 39
3.5 认知物联网的研究现状 40
3.6 认知物联网的发展趋势 42
3.7 小结 43
参考文献 43
第4章 认知物联网自律感知模型 45
4.1 概述 45
4.2 认知物联网安全态势感知概述 45
4.3 物联网安全态势感知相关理论 46
4.3.1 安全态势要素 46
4.3.2 安全态势评估 47
4.3.3 安全态势预测 49
4.4 物联网安全态势感知典型模型 50
4.4.1 JDL功能结构框架模型 50
4.4.2 Endsley态势感知模型 51
4.4.3 Tim安全融合模型 51
4.4.4 NSAS通用框架模型 52
4.5 认知物联网态势自主感知模型 53
4.5.1 Agent协同层 55
4.5.2 传感器和效应器 55
4.5.3 自律管理器 57
4.6 态势提取 57
4.6.1 数据预处理 58
4.6.2 数据融合 59
4.7 自主响应 62
4.7.1 实时攻击与评估 62
4.7.2 自主响应与决策 64
4.8 仿真实验及性能分析 66
4.8.1 实验方案及过程 66
4.8.2 实验结果与分析 66
4.9 小结 69
参考文献 69
第5章 认知物联网自律感知策略 71
5.1 概述 71
5.2 相关工作 71
5.3 策略框架 72
5.4 特征提取 75
5.4.1 基于PCA的特征提取 75
5.4.2 选取主成分 76
5.5 基于神经网络的安全事件感知算法 77
5.5.1 神经网络基本理论 77
5.5.2 LM优化的神经网络 79
5.5.3 风险事件感知流程 81
5.6 仿真实验结果与分析 81
5.6.1 基本配置 81
5.6.2 性能分析 82
5.7 小结 85
参考文献 85
第6章 认知物联网自主评估模型 87
6.1 概述 87
6.2 物联网安全评估概述 87
6.2.1 认知物联网安全评估指标 87
6.2.2 认知物联网安全评估内容 88
6.3 物联网安全风险评估的常用方法 89
6.3.1 定量分析法 89
6.3.2 定性分析法 89
6.3.3 综合分析法 90
6.4 物联网安全评估模型 91
6.5 事件检测方法 93
6.6 云模型相关理论 94
6.6.1 一维正态云 94
6.6.2 多维正态云 95
6.6.3 云模型的数字特征 96
6.6.4 云发生器算法 97
6.6.5 多维云发生器算法 99
6.7 基于多维云的认知物联网安全风险评估模型 99
6.7.1 风险级别和评估属性概化 100
6.7.2 多维评判云模型 101
6.7.3 基于云模型的关联规则 101
6.7.4 基于多维云的综合风险评估 102
6.8 仿真实验结果与分析 104
6.8.1 实验过程 104
6.8.2 实验结果 106
6.9 小结 108
参考文献 109
第7章 认知物联网自主评估方法 111
7.1 概述 111
7.2 云重心综合评估方法 112
7.3 基于云重心的自主评估方法 112
7.4 基于GA-BPNN的态势预测 115
7.4.1 态势预测的BPNN结构 116
7.4.2 改进的GA优化BPNN态势预测模型 117
7.5 仿真实验 118
7.5.1 态势评估 118
7.5.2 态势预测 121
7.6 小结 122
参考文献 122
第8章 认知物联网资源自适应查找方法 123
8.1 概述 123
8.2 网络信息命名及解析研究现状 124
8.3 IP地址查找相关技术 127
8.3.1 快速查找技术 127
8.3.2 高效更新技术 128
8.3.3 存储压缩技术 129
8.3.4 树比特位图 130
8.4 数据名查找方法 132
8.4.1 数据包转发过程 132
8.4.2 名字查找技术 133
8.4.3 基于哈希函数的数据名查找 134
8.4.4 数据名的分层编码技术 136
8.4.5 基于特里树的名字查找 137
8.4.6 名字并行查找方法 138
8.5 问题分析 140
8.6 基于哈希编码的名字查找方法 142
8.6.1 元素哈希编码 143
8.6.2 状态转换阵列 145
8.6.3 阵列生成算法 146
8.6.4 实验与性能分析 148
8.7 基于树比特位图的认知物联网高效名字查找方法 150
8.7.1 BCT节点 151
8.7.2 BCT构建 151
8.7.3 BCT数据名查找 154
8.7.4 BCT更新算法 155
8.7.5 实验性能与分析 156
8.8 小结 159
参考文献 159
第9章 基于合作博弈的认知物联网资源自主配置方法 162
9.1 概述 162
9.2 自组织路由技术概述 162
9.3 认知物联网自组织路由相关理论 164
9.3.1 认知物联网的路由认知过程 164
9.3.2 认知物联网路由决策模型 165
9.4 自组织路由相关算法 166
9.5 问题分析 169
9.6 相关理论 171
9.6.1 认知物联网拓扑结构 171
9.6.2 认知物联网QoS参数 171
9.6.3 合作博弈理论 173
9.7 路径QoS评价及收益计算 174
9.7.1 路径QoS评价 174
9.7.2 收益计算 175
9.8 基于合作博弈的认知物联网QoS路由算法 175
9.8.1 邻居节点信息收集 175
9.8.2 路由发现 176
9.8.3 路由失效处理 177
9.8.4 路由删除 179
9.9 仿真实验及结果分析 179
9.9.1 仿真工具介绍 179
9.9.2 场景设置 180
9.9.3 仿真结果 180
9.10 小结 188
参考文献 188
第10章 认知物联网非均匀分簇路由自主配置方法 190
10.1 概述 190
10.2 相关理论 191
10.2.1 认知物联网模型 191
10.2.2 能耗模型 192
10.2.3 信誉模型 193
10.3 信誉评估及信誉值计算 193
10.3.1 直接信誉 194
10.3.2 相对信誉 194
10.3.3 信誉值计算 195
10.4 基于信誉的认知物联网非均匀分簇路由算法 195
10.4.1 簇首的竞争半径 195
10.4.2 簇首的竞争权值 195
10.4.3 入簇的竞争函数 196
10.5 仿真实验及结果分析 197
10.5.1 仿真工具介绍 197
10.5.2 场景设置 197
10.5.3 仿真结果 197
10.6 基于Stackelberg博弈的认知物联网节点择簇方法 200
10.6.1 问题引入 200
10.6.2 相关理论 201
10.6.3 基于Stackelberg博弈的认知物联网节点入簇算法 203
10.6.4 仿真实验及性能分析 208
10.7 小结 211
参考文献 211
第11章 认知物联网动态激励机制 213
11.1 概述 213
11.2 传统信誉管理模型 214
11.3 基于信誉的认知物联网多域协作动态激励机制 215
11.3.1 邻居节点监听 215
11.3.2 节点信誉计算 216
11.3.3 节点收支计算 217
11.3.4 动态响应激励 218
11.3.5 多域协作机制 218
11.4 仿真实验及性能分析 219
11.4.1 仿真设置 219
11.4.2 性能分析 220
11.5 小结 223
参考文献 223
第12章 认知物联网自主调节策略 225
12.1 概述 225
12.2 相关工作 226
12.3 策略分析与建模 227
12.3.1 问题分析 227
12.3.2 安全指标提取 229
12.3.3 优化模型 230
12.3.4 簇用户协作 231
12.4 **资源配置 232
12.4.1 要素抽取及描述 232
12.4.2 局部优化 234
12.4.3 感知层局部优化 235
12.4.4 网络层局部优化 239
12.4.5 业务层局部优化 239
12.4.6 全局调节算法 240
12.5 仿真实验 244
12.5.1 层内优化数学模型 244
12.5.2 各层安全要素初始值 250
12.5.3 层内优化计算与测试 251
12.5.4 全局优化计算与分析 254
12.6 小结 255
参考文献 255
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