物聯網環境下的無線通信網絡安全防護技術研究

摘要：隨著物聯網技術的迅速發展和廣泛應用，無線通信網絡已成為現代社會的基礎設施之一。深入分析了物聯網環境下無線通信網絡基本架構，詳細探討了基于加密算法的安全防護技術、入侵檢測與防御技術，以及惡意攻擊檢測與防護策略。通過運用行為分析技術，實現防護系統的自適應調整，并結合風險評估模型的構建，提出了一套綜合性的安全防護框架，旨在提高無線通信網絡在物聯網環境中的安全性和可靠性。

關鍵詞：物聯網環境；無線通信網絡；惡意攻擊；安全防護技術

中圖分類號：TN918.91 文獻標識碼：A

0 引言

在當今全球化的趨勢下，物聯網的出現已成為信息通信技術演進的一個里程碑。在無線通信網絡領域，物聯網技術為多種設備的互聯互通提供了無限可能。無線通信網絡允許物聯網設備在缺乏物理連接的情況下傳輸數據，體現出卓越的便利性與功能性。然而，這種開放性為惡意攻擊者提供了可乘之機，嚴重威脅用戶隱私、數據安全和服務連續性。隨著物聯網技術的飛速發展，物聯網設備及其數據激增，并被廣泛應用于智能家居、工業自動化系統等多個領域，這些設備及其數據的傳輸安全性已經成為一個嚴峻的挑戰。惡意攻擊者利用各類軟件系統漏洞或針對物理安全薄弱環節進行攻擊，不僅嚴重侵犯個人的隱私權，還會對社會安全與經濟穩定造成深遠的負面影響。

1 無線通信網絡基本架構

在物聯網環境下，無線通信網絡基本架構主要由端側智能設備、傳感器節點、通信協議體系、數據處理平臺以及多層次安全機制等要素構成，各要素協同運行，以實現從數據采集、傳輸到處理分析的高效閉環。在該架構中，端設備泛指部署于物理環境中的智能終端設備與傳感器，它們負責對環境狀態或用戶行為進行實時感知，并以無線傳輸的方式將采集的數據發送至網絡系統中。這些設備可基于短距離通信協議（如Wi-Fi、ZigBee）或依托于覆蓋范圍更廣的蜂窩通信網絡（如4G/5G）來實現廣域連接，以適應不同場景下的信息傳輸需求。數據處理平臺（包括本地邊緣計算節點或遠程云平臺）是該架構的核心層，負責承擔數據匯聚、預處理、存儲與建模分析等任務，是實現物聯網智能化應用的基礎。遠程云平臺在實際應用中作為架構的支撐核心，是負責數據處理的重要組件。為應對網絡開放性帶來的潛在風險，系統還需配置完備的安全機制，包括端到端加密通信、基于權限的訪問控制、惡意入侵檢測系統（intrusion detection system，IDS）、身份認證協議以及周期性的漏洞掃描與風險評估機制，從而有效防止未經授權的數據訪問與信息篡改，保障網絡環境中數據的保密性、完整性與可用性。通過架構中多要素的集成，無線通信網絡在物聯網環境中不僅支撐了從感知到控制的智能閉環，還提供了高度安全與可擴展的技術框架[1]。

2 物聯網環境下無線通信網絡安全防護技術

2.1 基于加密算法的安全防護技術

在物聯網環境下的無線通信網絡安全體系中，基于加密算法的安全防護措施是確保通信數據在傳輸過程中具備保密性與完整性的關鍵手段。常用的加密方法包括對稱加密算法，如高級加密標準（advanced encryption standard，AES）算法以及非對稱加密算法，如RSA（Rivest–Shamir–Adleman）算法和橢圓曲線加密（elliptic curve cryptography，ECC）算法。在資源受限的物聯網設備中，為兼顧安全性與計算效率，常采用輕量級加密算法如ChaCha20與Salsa20，以適應處理能力和存儲資源有限的場景。為進一步強化數據鏈路的安全，系統設計中通常結合傳輸層安全（transport layer security，TLS）協議以及適用于無連接通信場景的數據包傳輸層安全性（datagram transport layer security，DTLS）協議，二者不僅可以提供加密服務，還可以支持身份認證與信息完整性驗證功能，是實現安全通信的核心協議棧。加密措施的有效實施依賴于密鑰管理系統的完整性與安全性，該系統涵蓋密鑰的生成、分發、存儲、使用、輪換與銷毀等全過程操作，需依照嚴格的加密政策和訪問控制機制執行，以防止密鑰泄露或被惡意濫用[2]。

2.2 入侵檢測與防御技術

入侵檢測與防御技術是物聯網環境下無線通信網絡安全防護領域的核心組成部分，其目的在于識別并應對潛在的安全威脅，以防止惡意攻擊造成的破壞。該技術可以實現包括實時監測網絡流量、分析通信行為模式以及檢測與已知攻擊特征匹配的活動等功能。為及時發現潛在威脅，本文采用基于機器學習的算法對通信行為進行分析，其中最關鍵的方法是使用支持向量機（support vector machine，SVM）進行異常檢測[3]。

將網絡流量的特征向量定義為，其中包含了數據包大小、發送頻率和協議類型等信息。SVM模型通過式（1）來判斷決策函數（f）的網絡活動是否存在異常。

f（）=sgn［αi yi K（，）+b］ 。" " " " " " "（1）

式中，αi為拉格朗日乘子，yi為訓練樣本的類標簽，K為用于映射輸入向量到高維空間的核函數， 為支持向量，b為偏置項，i為訓練樣本編號的變量。

SVM模型通過對以下目標函數進行優化訓練，確保最大化分類邊界的間隔。

［ αi αj yi yj K（，）-αi］。" " " " " "（2）

式中， K（，）為核函數。

di 與yj需滿足約束條件：

αi yi =0且0≤αi≤C。" " " " " " " " " " " " " " " "（3）

式中，C為正則化參數，用于控制誤分類的懲罰程度。

在實際應用中，系統通過訓練完成的SVM模型來實時監測并分析入站和出站的網絡流量，同時使用決策函數來判斷當前網絡行為是否符合正常模式。一旦檢測到異常行為，系統將立即觸發安全警報，并采取相應的防御措施，如阻斷可疑流量或隔離受影響的設備，從而保護網絡不受侵害。SVM因其高效的學習能力和對新型攻擊行為的適應性而被廣泛應用于物聯網環境下的無線通信網絡安全防護領域。

3 惡意攻擊檢測與防護策略

3.1 行為分析技術的應用

在物聯網環境下的無線通信網絡安全防護研究中，行為分析技術成為檢測和防御惡意活動的關鍵策略之一。通過深入分析網絡流量和用戶行為模式，該技術能夠識別出可能具有安全威脅的活動。行為分析技術利用機器學習算法來處理和解析大量數據，從而建立正常的通信行為模型并與實際行為進行比較，任何顯著偏離正常模型的行為都可能被標記為潛在的惡意攻擊。聚類分析和神經網絡都是常用的行為分析技術，聚類分析可以通過將網絡活動分組從而識別出異常模式，而神經網絡則可用于學習和識別復雜的行為模式，這些技術大幅提高了檢測的準確性，并且縮短了響應時間。網絡行為分析數據如表1所示，分析內容包括設備類型、通信頻率、數據包大小和行為評分，這些數據均來自實際監測物聯網環境中的無線通信網絡。

這些數據用于分析和評估每個設備的行為是否符合其正常操作模式。行為評分是依據設備的通信頻率和數據包大小，并且結合其設備類型和預期用途進行分析后得出的，行為評分低于設定閾值的設備將進行深入分析以確認是否存在惡意行為。通過這種方式，行為分析技術能夠實時監控無線通信網絡的狀態，使其免受已知的惡意攻擊，同時還能適應新出現的威脅，為物聯網設備的安全防護提供了一道額外的防線[4-5]。

3.2 防護系統的自適應調整

在物聯網環境中，無線通信網絡面臨著不斷演變的安全威脅，因此防護系統必須具備自適應調整的能力，以便有效對抗各種形式的惡意攻擊。防護系統的自適應調整依賴于先進的算法和技術，這些算法和技術能夠根據實時監測的網絡行為和威脅情報動態調整安全策略和規則[6-7]。這一過程的實現涉及多項關鍵技術的使用，包括機器學習、人工智能以及行為分析等技術。借助這些技術，防護系統能夠從已有的攻擊中汲取經驗，并預測未來可能出現的威脅，進而在不同的安全層級之間進行實時優化調整。例如，通過持續分析入侵檢測系統的警報和反饋，防護系統可以識別出錯誤及漏報情況，并據此調整檢測算法以減少此類事件的發生。此外，防護系統還會根據網絡流量和用戶行為的變化自動調整防火墻規則和訪問控制列表，確保只有得到授權的用戶和設備能夠訪問網絡資源，同時快速響應和隔離可疑的活動。基于自適應調整，無線通信網絡的安全防護技術能夠提供更為精確和高效的保護措施，極大地提升物聯網設備和數據的安全性[8-9]。

3.3 風險評估模型的構建

構建有效的風險評估模型在無線通信網絡安全防護中至關重要，這種模型能夠為網絡管理者提供關于潛在威脅的定量分析和預防策略。風險評估模型根據網絡中各類資產的易受攻擊性、潛在威脅以及潛在的影響損失識別風險水平，從而推導整體網絡系統的風險水平。在模型構建過程中，風險量化算法較為關鍵，該算法能夠結合概率論和統計方法，對網絡安全風險進行評估和分類[10-11]。

首先，定義風險R為威脅T對資產A的潛在損害，考慮到威脅實現的可能性和損失的影響，風險的計算公式如下：

R = p（T）×L。" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （4）

式中， p（T）為安全威脅發生的概率，L為該威脅實現時預期的損失量。

為了計算安全威脅發生的概率和潛在損失，需要收集大量關于歷史安全事件的數據，并對其進行統計分析，以建立概率模型。

其次，利用貝葉斯網絡細化概率模型，這涉及條件概率的計算，如式（5）所示。

p（T|E）= 。" " " " " " " " " "（5）

式中，E為與威脅T相關聯的已知證據或先驗事件，p（T|E）為威脅T發生時E出現的概率，p（E）為E出現的總概率。

通過應用此概率模型，可以對不同的安全事件和威脅進行動態評估，方便安全團隊調整安全策略和措施，以對抗實時變化的安全威脅景觀[12-13]。通過實時更新威脅概率和潛在影響的估值，網絡管理員能夠優先處理高風險的威脅，同時對低風險威脅采取相應的預防措施，從而有效分配安全資源，最大限度地降低潛在風險[14-15]。

4 技術應用測試

本文使用的數據集是從實驗室環境中實時生成的，鑒于本測試的目標是評估物聯網環境下的無線通信網絡安全防護技術，該技術是實現系統安全功能的基礎支撐，因此收集的10 000條數據記錄均用于測試系統的關鍵性能指標。每條數據記錄涵蓋網絡攻擊的類型、系統檢測的攻擊事件、防護系統的響應動作以及響應時間等項目。在進行系統功能測試時，所有的實測數據將用于一次性的全面測試，以確保評估結果的廣泛性和全面性。本文測試指標主要有檢測率、誤報率和系統響應時間。其中，檢測率是系統成功識別惡意攻擊的比例，是衡量系統效能的關鍵指標之一；誤報率反映了系統將正常活動錯誤標記為惡意活動的頻率，其值越低表示系統準確性越高；系統響應時間是從檢測到潛在威脅到系統做出反應的時間，該指標用于評估系統的實用性。測試數據如表2所示。

從表2可以看出，系統整體具有較高的檢測率，平均檢測率達到了98.12%，這表明系統能有效識別大部分的惡意攻擊。系統誤報率保持在較低水平，平均為0.81%，說明系統能夠準確區分正常活動與惡意活動。在所有測試中，系統平均響應時間為1.38 s，證明系統反應迅速，符合實時防護的需求。這些測試結果驗證了安全系統的高效性和可靠性，展示了其在物聯網環境下應對復雜網絡威脅的能力，保證了網絡環境的安全穩定。

5 結語

綜上，隨著無線通信網絡與物聯網應用的普及，物聯網環境下的無線通信網絡安全性成為核心問題。本文首先梳理了無線通信網絡的基本架構，為后續安全防護研究奠定基礎。在安全防護技術方面，系統分析了基于加密算法的保護機制和入侵檢測防御體系，明確了構建安全通信環境的必要措施。針對惡意攻擊檢測與防護策略，重點探討了行為分析技術的應用、防護系統的自適應調整及風險評估模型的構建。通過技術應用測試，驗證了各項策略的可行性與有效性。建立多維度、動態演化的安全防護體系是保障無線通信網絡和物聯網系統安全穩定運行的關鍵方向，未來可進一步結合人工智能與區塊鏈技術實現防護體系的智能化。

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