一種自動實時的物聯(lián)網(wǎng)在野漏洞攻擊檢測方法

摘要： 與互聯(lián)網(wǎng)相連的海量物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備容易被黑客攻擊和利用，進而造成關鍵IoT應用的癱瘓。漏洞利用是一種常用的針對IoT設備的攻擊方式，然而由于在野的漏洞利用形式多樣、變異性和偽裝性強，如何快速自動識別針對IoT設備的在野漏洞攻擊極具挑戰(zhàn)。為此，提出一種基于混合深度學習判別和開源情報關聯(lián)的IoT漏洞攻擊檢測方法，所提檢測方法可以實時判別網(wǎng)絡流量中的IoT在野漏洞攻擊行為，并且能... （共11頁）