【摘 要】
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提出基于空口负载特征学习的入侵检测体系与方法。基站通过分析海量机器类通信（mMTC）节点随机接入过程中的空口信号,可以智能化学习接入负载特征。在此基础上,结合常态流量负载
【基金项目】
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国家自然科学基金(61431011、61671371);陕西省重点研发计划重点项目(2017ZDXM-GY-012);中央高校基本科研业务费专项资金
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提出基于空口负载特征学习的入侵检测体系与方法。基站通过分析海量机器类通信（mMTC）节点随机接入过程中的空口信号,可以智能化学习接入负载特征。在此基础上,结合常态流量负载统计信息,设计了入侵攻击检测的框架与实时检测方案。分析与仿真结果表明所提方法可以较准确地跟踪接入负载变化。与基准方案相比,可获得较高的检测概率和较短的检测时间。方案不依赖于高层安全协议,可基于底层信号实现快速入侵检测,为未来的物联网（IoT）安全防护提供了新型思路与参考方案。
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