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第1章 绪论1

1.1 物联网发展历程1

1.2 物联网体系架构2

1.3 物联网关键技术4

1.3.1 信息感知层关键技术5

1.3.2 物联网接入层关键技术5

1.3.3 网络传输层关键技术5

1.3.4 智能处理层关键技术6

1.3.5 应用接口层关键技术7

1.4 物联网发展前景7

1.5 物联网面临的挑战8

1.6 小结10

参考文献10

第2章 自律计算概述12

2.1 自律计算的基本概念12

2.2 自律计算策略13

2.3 自律计算现状15

2.4 自律计算应用16

2.4.1 自律计算与态势感知16

2.4.2 自律计算与系统优化20

2.4.3 自律计算与风险评估21

2.4.4 自律计算与系统配置23

2.5 小结25

参考文献26

第3章 认知物联网概述29

3.1 认知物联网的起源29

3.2 认知物联网模型30

3.2.1 基础概念30

3.2.2 邻居关系矩阵31

3.2.3 网络性能目标32

3.2.4 网络容量与网络负载32

3.3 认知过程设计33

3.3.1 三维认知网络结构33

3.3.2 三层认知环35

3.3.3 异构性与协作性36

3.4 认知物联网的特点39

3.5 认知物联网的研究现状40

3.6 认知物联网的发展趋势42

3.7 小结43

参考文献43

第4章 认知物联网自律感知模型45

4.1 概述45

4.2 认知物联网安全态势感知概述45

4.3 物联网安全态势感知相关理论46

4.3.1 安全态势要素46

4.3.2 安全态势评估47

4.3.3 安全态势预测49

4.4 物联网安全态势感知典型模型50

4.4.1 JDL功能结构框架模型50

4.4.2 Endsley态势感知模型51

4.4.3 Tim安全融合模型51

4.4.4 NSAS通用框架模型52

4.5 认知物联网态势自主感知模型53

4.5.1 Agent协同层55

4.5.2 传感器和效应器55

4.5.3 自律管理器57

4.6 态势提取57

4.6.1 数据预处理58

4.6.2 数据融合59

4.7 自主响应62

4.7.1 实时攻击与评估62

4.7.2 自主响应与决策64

4.8 仿真实验及性能分析66

4.8.1 实验方案及过程66

4.8.2 实验结果与分析66

4.9 小结69

参考文献69

第5章 认知物联网自律感知策略71

5.1 概述71

5.2 相关工作71

5.3 策略框架72

5.4 特征提取75

5.4.1 基于PCA的特征提取75

5.4.2 选取主成分76

5.5 基于神经网络的安全事件感知算法77

5.5.1 神经网络基本理论77

5.5.2 LM优化的神经网络79

5.5.3 风险事件感知流程81

5.6 仿真实验结果与分析81

5.6.1 基本配置81

5.6.2 性能分析82

5.7 小结85

参考文献85

第6章 认知物联网自主评估模型87

6.1 概述87

6.2 物联网安全评估概述87

6.2.1 认知物联网安全评估指标87

6.2.2 认知物联网安全评估内容88

6.3 物联网安全风险评估的常用方法89

6.3.1 定量分析法89

6.3.2 定性分析法89

6.3.3 综合分析法90

6.4 物联网安全评估模型91

6.5 事件检测方法93

6.6 云模型相关理论94

6.6.1 一维正态云94

6.6.2 多维正态云95

6.6.3 云模型的数字特征96

6.6.4 云发生器算法97

6.6.5 多维云发生器算法99

6.7 基于多维云的认知物联网安全风险评估模型99

6.7.1 风险级别和评估属性概化100

6.7.2 多维评判云模型101

6.7.3 基于云模型的关联规则101

6.7.4 基于多维云的综合风险评估102

6.8 仿真实验结果与分析104

6.8.1 实验过程104

6.8.2 实验结果106

6.9 小结108

参考文献109

第7章 认知物联网自主评估方法111

7.1 概述111

7.2 云重心综合评估方法112

7.3 基于云重心的自主评估方法112

7.4 基于GA-BPNN的态势预测115

7.4.1 态势预测的BPNN结构116

7.4.2 改进的GA优化BPNN态势预测模型117

7.5 仿真实验118

7.5.1 态势评估118

7.5.2 态势预测121

7.6 小结122

参考文献122

第8章 认知物联网资源自适应查找方法123

8.1 概述123

8.2 网络信息命名及解析研究现状124

8.3 IP地址查找相关技术127

8.3.1 快速查找技术127

8.3.2 高效更新技术128

8.3.3 存储压缩技术129

8.3.4 树比特位图130

8.4 数据名查找方法132

8.4.1 数据包转发过程132

8.4.2 名字查找技术133

8.4.3 基于哈希函数的数据名查找134

8.4.4 数据名的分层编码技术136

8.4.5 基于特里树的名字查找137

8.4.6 名字并行查找方法138

8.5 问题分析140

8.6 基于哈希编码的名字查找方法142

8.6.1 元素哈希编码143

8.6.2 状态转换阵列145

8.6.3 阵列生成算法146

8.6.4 实验与性能分析148

8.7 基于树比特位图的认知物联网高效名字查找方法150

8.7.1 BCT节点151

8.7.2 BCT构建151

8.7.3 BCT数据名查找154

8.7.4 BCT更新算法155

8.7.5 实验性能与分析156

8.8 小结159

参考文献159

第9章 基于合作博弈的认知物联网资源自主配置方法162

9.1 概述162

9.2 自组织路由技术概述162

9.3 认知物联网自组织路由相关理论164

9.3.1 认知物联网的路由认知过程164

9.3.2 认知物联网路由决策模型165

9.4 自组织路由相关算法166

9.5 问题分析169

9.6 相关理论171

9.6.1 认知物联网拓扑结构171

9.6.2 认知物联网QoS参数171

9.6.3 合作博弈理论173

9.7 路径QoS评价及收益计算174

9.7.1 路径QoS评价174

9.7.2 收益计算175

9.8 基于合作博弈的认知物联网QoS路由算法175

9.8.1 邻居节点信息收集175

9.8.2 路由发现176

9.8.3 路由失效处理177

9.8.4 路由删除179

9.9 仿真实验及结果分析179

9.9.1 仿真工具介绍179

9.9.2 场景设置180

9.9.3 仿真结果180

9.10 小结188

参考文献188

第10章 认知物联网非均匀分簇路由自主配置方法190

10.1 概述190

10.2 相关理论191

10.2.1 认知物联网模型191

10.2.2 能耗模型192

10.2.3 信誉模型193

10.3 信誉评估及信誉值计算193

10.3.1 直接信誉194

10.3.2 相对信誉194

10.3.3 信誉值计算195

10.4 基于信誉的认知物联网非均匀分簇路由算法195

10.4.1 簇首的竞争半径195

10.4.2 簇首的竞争权值195

10.4.3 入簇的竞争函数196

10.5 仿真实验及结果分析197

10.5.1 仿真工具介绍197

10.5.2 场景设置197

10.5.3 仿真结果197

10.6 基于Stackelberg博弈的认知物联网节点择簇方法200

10.6.1 问题引入200

10.6.2 相关理论201

10.6.3 基于Stackelberg博弈的认知物联网节点入簇算法203

10.6.4 仿真实验及性能分析208

10.7 小结211

参考文献211

第11章 认知物联网动态激励机制213

11.1 概述213

11.2 传统信誉管理模型214

11.3 基于信誉的认知物联网多域协作动态激励机制215

11.3.1 邻居节点监听215

11.3.2 节点信誉计算216

11.3.3 节点收支计算217

11.3.4 动态响应激励218

11.3.5 多域协作机制218

11.4 仿真实验及性能分析219

11.4.1 仿真设置219

11.4.2 性能分析220

11.5 小结223

参考文献223

第12章 认知物联网自主调节策略225

12.1 概述225

12.2 相关工作226

12.3 策略分析与建模227

12.3.1 问题分析227

12.3.2 安全指标提取229

12.3.3 优化模型230

12.3.4 簇用户协作231

12.4 最优资源配置232

12.4.1 要素抽取及描述232

12.4.2 局部优化234

12.4.3 感知层局部优化235

12.4.4 网络层局部优化239

12.4.5 业务层局部优化239

12.4.6 全局调节算法240

12.5 仿真实验244

12.5.1 层内优化数学模型244

12.5.2 各层安全要素初始值250

12.5.3 层内优化计算与测试251

12.5.4 全局优化计算与分析254

12.6 小结255

参考文献255