电子信息技术

本发明公开了一种基于雾计算的油气物联网SSDF攻击防御方法，首先，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，因为同一聚类中数据值之间较为相近，根据本发明创新性地提出的诚信概率值概念，通过诚信概率值筛选出可信度较高的能量数据，然后，根据数据变动程度评分和信任度评分，对同一聚类中筛选后的数据进行评分，为各感知数据分配合适权重，获得可信度更高的融合能量，最后，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，仿真结果表明，在3种不同的攻击场景下，本发明具有较高的检测概率，能够更有效地抵抗SSDF攻击。

成果亮点

本发明的目的在于提供一种基于雾计算的油气物联网SSDF攻击防御方法，以解决上述背景技术中提出的问题。 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于雾计算的油气物联网SSDF攻击防御方法，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Nh个诚实设备和Nm个恶意设备，设备通过相互协作的方式接入PU的许可频段；

随着油气物联网的快速发展，安全问题成为了影响其大规模应用的主要障碍之一。本文提出了一种基于雾计算的油气物联网 SSDF 攻击防御方法，以提高油气物联网的安全性。该方法通过在雾计算节点上部署安全策略和算法，能够有效地检测和抵御 SSDF 攻击，保障油气物联网的安全。

首先，该方法通过对传感器节点数据进行加密和认证，确保数据在传输过程中的安全性。其次，通过在雾计算节点上部署数据融合算法，能够有效降低数据传输量，减少网络带宽的占用，同时提高数据的准确性和可靠性。最后，通过在雾计算节点上部署入侵检测算法，能够及时发现 SSDF 攻击，并采取相应的防御措施，保障油气物联网的安全。

实验结果表明，该方法能够有效地检测和抵御 SSDF 攻击，提高油气物联网的安全性。同时，该方法具有良好的可扩展性和可靠性，能够适应不同规模和类型的油气物联网系统。因此，该方法在油气物联网的安全保障方面具有广泛的应用前景。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：该基于雾计算的油气物联网SSDF攻击防御方法，在仿真实验结果中表明，该算法基于均值漂移聚类算法对感知数据进行聚类，将数值相近的能量数据划归为一类，后又对聚类后的数据进行筛选获得可信度较高的数据，筛选后的数据再经过变动程度及信任度评价后，获得合适的权重，得到融合能量值，通过仿真实验可看出本发明所提出的算法对于SSDF攻击具有良好的防御性能。