TY -的A2 - Yu,风水AU - Li Shudong盟——张Qianqing AU -吴,刘晓波盟——汉未红盟——田Zhihong PY - 2021 DA - 2021/09/07 TI -归因分类方法的恰当的恶意软件使用机器学习技术在物联网SP - 9396141六世- 2021 AB -近年来,物联网的普及(物联网)应用程序和服务带来了极大的方便人们的生活,但无处不在的物联网也给城市带来了许多安全问题。其中,高级的持续威胁(APT)是最具代表性的攻击之一,和它的连续爆发了前所未有的大规模部署物联网的安全挑战。然而,重要分析恰当的恶意软件样本的归因研究还相对较少。因此,我们提出一个分类方法与恰当的归因组织恶意软件在物联网中使用机器学习。它旨在标志着真正的进攻组织实体,以更好地确定恰当的攻击活动和保护物联网的安全。这个方法执行特性表示和特征选择基于APT行为数据从设备物联网和选择特性与高度分化的组织。然后,火车一个名为SMOTE-RF的多级模型,可以更好地处理不平衡和multiclassification问题。我们真正的动态行为数据结合实验来验证方法的有效性提出了恰当的恶意软件样本的归因分析和实现良好的性能。我们的方法可以识别组织袭击事件背后复杂的恰当的物联网设备和服务。SN - 1939 - 0114 UR - https://doi.org/10.1155/2021/9396141 - 10.1155 / 2021/9396141摩根富林明安全和通信网络PB - Hindawi KW - ER