区块链遇自适应蜜罐：面向下一代物联网安全的信任感知方法
密码学与安全
2026-01-27 v1 人工智能
新兴技术
机器学习
摘要
基于边缘计算的下一代无线网络 (NGWN)-IoT 提供了大规模服务 provisioning 的增强带宽容量，但仍面临不断演变的网络威胁。现有的入侵检测和防御方法提供的安全性有限，因而对手不断调整其攻击策略。我们提出了一种动态攻击检测和防御方法以应对这一挑战。首先，使用 Deoxys 认证算法 (DAA) 进行基于区块链的认证，以验证 IoT 设备在数据传输前的合法性。接着，引入双阶段入侵检测系统：第一阶段使用改进随机森林 (IRF) 算法进行基于签名的检测；相比之下，第二阶段采用扩散卷积循环神经网络 (DCRNN) 进行基于特征的异常检测。为确保服务质量 (QoS) 并维持服务级别协议 (SLA)，采用基于堆的优化 (HBO) 进行信任感知的服务迁移。此外，按需部署虚拟高交互蜜罐欺骗攻击者并提取攻击模式，使用 Bimodal Lattice 签名方案 (BLISS) 安全存储，从而增强基于签名的入侵检测系统 (IDS)。该框架在 NS3 模拟环境中实现，并在多个性能指标（包括准确率、攻击检测率、假阴性率、精确率、召回率、ROC 曲线、内存使用、CPU 使用和执行时间）下对比现有方法进行评估。实验结果表明，该框架显著优于现有方法，强化了 NGWN 驱动的物联网生态系统安全性。
引用
@article{arxiv.2504.16226,
title = {Blockchain Meets Adaptive Honeypots: A Trust-Aware Approach to Next-Gen IoT Security},
author = {Yazan Otoum and Arghavan Asad and Amiya Nayak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.16226},
year = {2026}
}
备注
This paper has been submitted to the IEEE Transactions on Network Science and Engineering (TNSE) for possible publication