基于机器学习算法的物联网卡安全风险监测系统研究与实现  被引量:5

Research and Implementation of IoT Card Security Risk Monitoring System Based on Machine Learning Algorithm

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作  者:安宁宇 马东洋 粟栗 杜海涛 An Ningyu;Ma Dongyang;Su Li;Du Haitao(China Mobile Research Institute,Beijing 100032;China Mobile Group Liaoning Company Limited,Shenyang 110179)

机构地区:[1]中国移动通信有限公司研究院,北京100032 [2]中国移动通信集团辽宁有限公司,沈阳110179

出  处:《信息安全研究》2020年第12期1133-1138,共6页Journal of Information Security Research

摘  要:目前我国的物联网卡用户发展迅速,但运营商却缺乏对物联网卡的安全监管,使得物联网卡出现违规滥用、盗用等情况.介绍了基于机器学习的物联网卡监测技术,该技术可以使用模糊C均值算法进行上网业务稽核,使用朴素贝叶斯算法对上网内容以及短信进行分类.基于以上技术,实现了物联网安全风险监测系统,并且在中国移动辽宁公司进行实施.该系统在保证效率与准确率的前提下,可发现大量违规物联网卡,有效地对物联网安全进行保障.At present,China s IoT network card users are developing rapidly,but operators lack of security supervision of IoT network card,which makes IoT network card abuse and embezzlement.This paper introduces the Internet of things card monitoring technology based on machine learning,which can use fuzzy C-means algorithm to audit online business,and use naive Bayesian algorithm to classify online content and SMS.Based on the above technology,this paper implements the Internet of things security risk monitoring system,and implements it in China Mobile Liaoning company.Under the premise of ensuring efficiency and accuracy,the system can find a large number of illegal IoT cards and effectively guarantee the security of IoT.

关 键 词:物联网卡 安全监测 业务稽核 模糊C均值 朴素贝叶斯 

分 类 号:TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

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