基于MDT-Net的物联网安全性能智能预测

人工智能和大数据等新兴技术推动了多样化智能物联网(Internet of Things, IoT)应用的发展。物联网将在满足多样化智能应用的高吞吐量需求方面发挥重要作用。然而,由于物联网信道的开放性和多样性使得安全信息容易受到非法窃取,从而导致物联网通信网络中断和严重的信息安全问题,这限制了物联网在传输敏感数据领域的运用。为了实时处理复杂的物联网通信安全事件,准确的安全性能预测对于支持移动物联网网络至关重要。建立了基于解码转发协作的多天线安全通信系统模型,并对其性能进行了分析。此外,给出了安全中断概率(Security Outage Probability, SOP)表达式,并用于评估安全性能。为此,提出了一种基于MDT-Net的智能SOP预测算法。设计了MDT-Net模型,融合了MobileNet网络中深度可分离卷积模块,空洞卷积(Depthwise separable convolution)和Transformer网络结构,由多个深度可分离卷积块,空洞卷积块和Transformer模块组成。该方法适合物联网安全数据的非线性。实验证明,相比于其他算法,可以获得更好的物联网安全性能预测。特别是在预测精度方面,智能算法提高了98.9%。