資料介紹
伴隨工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)的高速發(fā)展,后門隱私信息的泄露正成為一個重大的挑戰(zhàn),嚴(yán)重威脅工業(yè)控制系統(tǒng)及物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的安全性及穩(wěn)定性.本文基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下后門隱私的數(shù)據(jù)特征定義若干基本屬性,根據(jù)靜態(tài)及動態(tài)數(shù)據(jù)流安全威脅抽取上層語義,并基于多屬性決策方法聚合生成靜態(tài)與動態(tài)泄露度,最終結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析計算安全級與安全閡值,以此實現(xiàn)后門隱私信息在靜態(tài)二進(jìn)制結(jié)構(gòu)及動態(tài)數(shù)據(jù)流向中的泄露場景感知,實驗選擇目標(biāo)環(huán)境中27種后門隱私信息進(jìn)行測試,依次計算并分析基本定義、上層語義及判決語義。通過安全級與安全閾值的比較成功感知多種后門泄露場景.實驗還將本文工作與其他相關(guān)模型或系統(tǒng)進(jìn)行對比。驗證了所提方法的有效性。
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