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目錄

前言

第1章 緒論 1

1.1 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展歷程 1

1.2 物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu) 2

1.3 物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù) 4

1.3.1 信息感知層關(guān)鍵技術(shù) 5

1.3.2 物聯(lián)網(wǎng)接入層關(guān)鍵技術(shù) 5

1.3.3 網(wǎng)絡(luò)傳輸層關(guān)鍵技術(shù) 5

1.3.4 智能處理層關(guān)鍵技術(shù) 6

1.3.5 應(yīng)用接口層關(guān)鍵技術(shù) 7

1.4 物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展前景 7

1.5 物聯(lián)網(wǎng)面臨的挑戰(zhàn) 8

1.6 小結(jié) 10

參考文獻(xiàn) 10

第2章 自律計(jì)算概述 12

2.1 自律計(jì)算的基本概念 12

2.2 自律計(jì)算策略 13

2.3 自律計(jì)算現(xiàn)狀 15

2.4 自律計(jì)算應(yīng)用 16

2.4.1 自律計(jì)算與態(tài)勢感知 16

2.4.2 自律計(jì)算與系統(tǒng)優(yōu)化 20

2.4.3 自律計(jì)算與風(fēng)險評估 21

2.4.4 自律計(jì)算與系統(tǒng)配置 23

2.5 小結(jié) 25

參考文獻(xiàn) 26

第3章 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)概述 29

3.1 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)的起源 29

3.2 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)模型 30

3.2.1 基礎(chǔ)概念 30

3.2.2 鄰居關(guān)系矩陣 31

3.2.3 網(wǎng)絡(luò)性能目標(biāo) 32

3.2.4 網(wǎng)絡(luò)容量與網(wǎng)絡(luò)負(fù)載 32

3.3 認(rèn)知過程設(shè)計(jì) 33

3.3.1 三維認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 33

3.3.2 三層認(rèn)知環(huán) 35

3.3.3 異構(gòu)性與協(xié)作性 36

3.4 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn) 39

3.5 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)的研究現(xiàn)狀 40

3.6 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢 42

3.7 小結(jié) 43

參考文獻(xiàn) 43

第4章 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)自律感知模型 45

4.1 概述 45

4.2 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢感知概述 45

4.3 物聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢感知相關(guān)理論 46

4.3.1 安全態(tài)勢要素 46

4.3.2 安全態(tài)勢評估 47

4.3.3 安全態(tài)勢預(yù)測 49

4.4 物聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢感知典型模型 50

4.4.1 JDL功能結(jié)構(gòu)框架模型 50

4.4.2 Endsley態(tài)勢感知模型 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 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)態(tài)勢自主感知模型 53

4.5.1 Agent協(xié)同層 55

4.5.2 傳感器和效應(yīng)器 55

4.5.3 自律管理器 57

4.6 態(tài)勢提取 57

4.6.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 58

4.6.2 數(shù)據(jù)融合 59

4.7 自主響應(yīng) 62

4.7.1 實(shí)時攻擊與評估 62

4.7.2 自主響應(yīng)與決策 64

4.8 仿真實(shí)驗(yàn)及性能分析 66

4.8.1 實(shí)驗(yàn)方案及過程 66

4.8.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 66

4.9 小結(jié) 69

參考文獻(xiàn) 69

第5章 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)自律感知策略 71

5.1 概述 71

5.2 相關(guān)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 選取主成分 76

5.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全事件感知算法 77

5.5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論 77

5.5.2 LM優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 79

5.5.3 風(fēng)險事件感知流程 81

5.6 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 81

5.6.1 基本配置 81

5.6.2 性能分析 82

5.7 小結(jié) 85

參考文獻(xiàn) 85

第6章 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)自主評估模型 87

6.1 概述 87

6.2 物聯(lián)網(wǎng)安全評估概述 87

6.2.1 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)安全評估指標(biāo) 87

6.2.2 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)安全評估內(nèi)容 88

6.3 物聯(lián)網(wǎng)安全風(fēng)險評估的常用方法 89

6.3.1 定量分析法 89

6.3.2 定性分析法 89

6.3.3 綜合分析法 90

6.4 物聯(lián)網(wǎng)安全評估模型 91

6.5 事件檢測方法 93

6.6 云模型相關(guān)理論 94

6.6.1 一維正態(tài)云 94

6.6.2 多維正態(tài)云 95

6.6.3 云模型的數(shù)字特征 96

6.6.4 云發(fā)生器算法 97

6.6.5 多維云發(fā)生器算法 99

6.7 基于多維云的認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)安全風(fēng)險評估模型 99

6.7.1 風(fēng)險級別和評估屬性概化 100

6.7.2 多維評判云模型 101

6.7.3 基于云模型的關(guān)聯(lián)規(guī)則 101

6.7.4 基于多維云的綜合風(fēng)險評估 102

6.8 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 104

6.8.1 實(shí)驗(yàn)過程 104

6.8.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 106

6.9 小結(jié) 108

參考文獻(xiàn) 109

第7章 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)自主評估方法 111

7.1 概述 111

7.2 云重心綜合評估方法 112

7.3 基于云重心的自主評估方法 112

7.4 基于GA-BPNN的態(tài)勢預(yù)測 115

7.4.1 態(tài)勢預(yù)測的BPNN結(jié)構(gòu) 116

7.4.2 改進(jìn)的GA優(yōu)化BPNN態(tài)勢預(yù)測模型 117

7.5 仿真實(shí)驗(yàn) 118

7.5.1 態(tài)勢評估 118

7.5.2 態(tài)勢預(yù)測 121

7.6 小結(jié) 122

參考文獻(xiàn) 122

第8章 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)資源自適應(yīng)查找方法 123

8.1 概述 123

8.2 網(wǎng)絡(luò)信息命名及解析研究現(xiàn)狀 124

8.3 IP地址查找相關(guān)技術(shù) 127

8.3.1 快速查找技術(shù) 127

8.3.2 高效更新技術(shù) 128

8.3.3 存儲壓縮技術(shù) 129

8.3.4 樹比特位圖 130

8.4 數(shù)據(jù)名查找方法 132

8.4.1 數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)過程 132

8.4.2 名字查找技術(shù) 133

8.4.3 基于哈希函數(shù)的數(shù)據(jù)名查找 134

8.4.4 數(shù)據(jù)名的分層編碼技術(shù) 136

8.4.5 基于特里樹的名字查找 137

8.4.6 名字并行查找方法 138

8.5 問題分析 140

8.6 基于哈希編碼的名字查找方法 142

8.6.1 元素哈希編碼 143

8.6.2 狀態(tài)轉(zhuǎn)換陣列 145

8.6.3 陣列生成算法 146

8.6.4 實(shí)驗(yàn)與性能分析 148

8.7 基于樹比特位圖的認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)高效名字查找方法 150

8.7.1 BCT節(jié)點(diǎn) 151

8.7.2 BCT構(gòu)建 151

8.7.3 BCT數(shù)據(jù)名查找 154

8.7.4 BCT更新算法 155

8.7.5 實(shí)驗(yàn)性能與分析 156

8.8 小結(jié) 159

參考文獻(xiàn) 159

第9章 基于合作博弈的認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)資源自主配置方法 162

9.1 概述 162

9.2 自組織路由技術(shù)概述 162

9.3 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)自組織路由相關(guān)理論 164

9.3.1 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)的路由認(rèn)知過程 164

9.3.2 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)路由決策模型 165

9.4 自組織路由相關(guān)算法 166

9.5 問題分析 169

9.6 相關(guān)理論 171

9.6.1 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 171

9.6.2 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)QoS參數(shù) 171

9.6.3 合作博弈理論 173

9.7 路徑QoS評價及收益計(jì)算 174

9.7.1 路徑QoS評價 174

9.7.2 收益計(jì)算 175

9.8 基于合作博弈的認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)QoS路由算法 175

9.8.1 鄰居節(jié)點(diǎn)信息收集 175

9.8.2 路由發(fā)現(xiàn) 176

9.8.3 路由失效處理 177

9.8.4 路由刪除 179

9.9 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 179

9.9.1 仿真工具介紹 179

9.9.2 場景設(shè)置 180

9.9.3 仿真結(jié)果 180

9.10 小結(jié) 188

參考文獻(xiàn) 188

第10章 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)非均勻分簇路由自主配置方法 190

10.1 概述 190

10.2 相關(guān)理論 191

10.2.1 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)模型 191

10.2.2 能耗模型 192

10.2.3 信譽(yù)模型 193

10.3 信譽(yù)評估及信譽(yù)值計(jì)算 193

10.3.1 直接信譽(yù) 194

10.3.2 相對信譽(yù) 194

10.3.3 信譽(yù)值計(jì)算 195

10.4 基于信譽(yù)的認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)非均勻分簇路由算法 195

10.4.1 簇首的競爭半徑 195

10.4.2 簇首的競爭權(quán)值 195

10.4.3 入簇的競爭函數(shù) 196

10.5 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 197

10.5.1 仿真工具介紹 197

10.5.2 場景設(shè)置 197

10.5.3 仿真結(jié)果 197

10.6 基于Stackelberg博弈的認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)擇簇方法 200

10.6.1 問題引入 200

10.6.2 相關(guān)理論 201

10.6.3 基于Stackelberg博弈的認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)入簇算法 203

10.6.4 仿真實(shí)驗(yàn)及性能分析 208

10.7 小結(jié) 211

參考文獻(xiàn) 211

第11章 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)激勵機(jī)制 213

11.1 概述 213

11.2 傳統(tǒng)信譽(yù)管理模型 214

11.3 基于信譽(yù)的認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)多域協(xié)作動態(tài)激勵機(jī)制 215

11.3.1 鄰居節(jié)點(diǎn)監(jiān)聽 215

11.3.2 節(jié)點(diǎn)信譽(yù)計(jì)算 216

11.3.3 節(jié)點(diǎn)收支計(jì)算 217

11.3.4 動態(tài)響應(yīng)激勵 218

11.3.5 多域協(xié)作機(jī)制 218

11.4 仿真實(shí)驗(yàn)及性能分析 219

11.4.1 仿真設(shè)置 219

11.4.2 性能分析 220

11.5 小結(jié) 223

參考文獻(xiàn) 223

第12章 認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)自主調(diào)節(jié)策略 225

12.1 概述 225

12.2 相關(guān)工作 226

12.3 策略分析與建模 227

12.3.1 問題分析 227

12.3.2 安全指標(biāo)提取 229

12.3.3 優(yōu)化模型 230

12.3.4 簇用戶協(xié)作 231

12.4 資源配置 232

12.4.1 要素抽取及描述 232

12.4.2 局部優(yōu)化 234

12.4.3 感知層局部優(yōu)化 235

12.4.4 網(wǎng)絡(luò)層局部優(yōu)化 239

12.4.5 業(yè)務(wù)層局部優(yōu)化 239

12.4.6 全局調(diào)節(jié)算法 240

12.5 仿真實(shí)驗(yàn) 244

12.5.1 層內(nèi)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型 244

12.5.2 各層安全要素初始值 250

12.5.3 層內(nèi)優(yōu)化計(jì)算與測試 251

12.5.4 全局優(yōu)化計(jì)算與分析 254

12.6 小結(jié) 255

參考文獻(xiàn) 255