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摘要：本发明涉及物联网攻防技术领域，具体涉及双线性注意力机制物联网攻防方法及系统。该方法包括：本发明通过获取管理时段内的网络流量日志，对网络流量日志进行PCA分析，得到与网络攻击相关联的第一特征；获取管理时段内的数据包，根据不同数据包的协议类型和字段获取数据包中的网络层和传输层的关键元组信息，并对关键元组信息进行特征提取，得到与网络攻击相关联的第二特征；基于网络攻击类型构建物联网攻防模型。本发明能够对网络攻击的攻击特征进行快速提取，并通过Softmax函数进行网络攻击类型判别，提高对网络攻击的识别效率，选择最优防御策略，建立完善的防御体系，提高物联网安全性。

主权项：1.双线性注意力机制物联网攻防方法，其特征在于，方法包括：获取管理时段内的网络流量日志，对网络流量日志进行PCA分析，得到与网络攻击相关联的第一特征，其中，管理时段为网络遭受到网络攻击的时段；其中，对网络流量日志进行PCA分析，得到与网络攻击相关联的第一特征包括以下步骤：1基于网络流量的关键性能指标对网络流量日志进行对比，确定异常的网络流量信息，其中，网络流量的关键性能指标包括数据包大小和数据包速率，判断数据包大小是否超过预设数据包大小阈值，若是，则该数据包为异常的网络流量信息，判断数据包速率是否超过预设数据包速率阈值，若是，则该数据包为异常的网络流量信息；2基于异常的网络流量信息形成矩阵X，计算矩阵X的样本的协方差矩阵S；3计算协方差矩阵S的特征向量,,…,和特征值t=1,2,…,n；4投影数据到特征向量的空间之中，利用公式： ；其中，BV值是原样本中对应维度的值；5基于最大的对应的特征向量，将特征向量记为与网络攻击相关联的第一特征；获取管理时段内的数据包，根据不同数据包的协议类型和字段获取数据包中的网络层和传输层的关键元组信息，其中，关键元组信息包括源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号和协议号，并对关键元组信息进行特征提取，得到与网络攻击相关联的第二特征；其中，对关键元组信息进行特征提取，得到与网络攻击相关联的第二特征包括：基于关键元组信息统计数据包个数、平均数据包长、流的总数据量和流的持续时间；对数据包个数、平均数据包长、流的总数据量和流的持续时间通过随机森林算法来评估每个特征的重要性，并依据重要性程度的高低按照顺序进行提取特征，将得到的特征记为与网络攻击相关联的第二特征；通过双线性注意力机制将第一特征和第二特征融合为攻击特征，接着经过功率归一化后输入全连接层，通过Softmax函数进行网络攻击类型判别：步骤一：将第一特征，将第二特征按照以下公式进行融合： ；其中，表示训练样本数据包数，，表示全连接参数，，、分别为第一特征和第二特征的维度；步骤二：对使用注意力机制进行池化操作，注意力尺寸设置为16；步骤三：注意力机制为： ； ； ；其中，、为的权重矩阵，表示偏置，表示的网络攻击风险得分，表示为第个攻击特征的权重，为融合后的攻击特征；步骤四：将通过Softmax函数进行网络攻击类型判别：将转换为概率分布，使得所有类别的概率之和为1，通过概率确定网络攻击类型；基于网络攻击类型构建物联网攻防模型，选择最优防御策略。

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