【摘 要】
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异构传感数据入侵风险识别过程中未对采集的异构传感数据进行融合处理，导致数据入侵风险识别完整性较差，为此，引入物联网技术，提出一种新的异构传感数据入侵风险识别方法；根据物联网的组成层次，构建物联网结构模型；依据不同网络入侵攻击类型，设置风险类型识别标准；在物联网结构模型下，采集异构传感数据，得出初始数据的融合处理结果；从传感数据结构以及数据时域变化两个方面，提取异构传感数据特征，计算入侵风险值；最终
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异构传感数据入侵风险识别过程中未对采集的异构传感数据进行融合处理，导致数据入侵风险识别完整性较差，为此，引入物联网技术，提出一种新的异构传感数据入侵风险识别方法；根据物联网的组成层次，构建物联网结构模型；依据不同网络入侵攻击类型，设置风险类型识别标准；在物联网结构模型下，采集异构传感数据，得出初始数据的融合处理结果；从传感数据结构以及数据时域变化两个方面，提取异构传感数据特征，计算入侵风险值；最终输出可视化的异构传感数据入侵风险等级以及类型的识别结果；实验结果表明，设计识别方法的风险值识别误差降低了0.015,风险类型识别正确率提高了1.6%,且风险识别方法的响应时间更短，即优化设计的入侵风险识别方法在精度和时效性两个方面更加具有优势。
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