無線通信網絡安全
李明哲，李莉，李昊陽
- 出版商: 機械工業
- 出版日期: 2026-10-01
- 售價: $474
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 189
- ISBN: 7111819896
- ISBN-13: 9787111819899
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相關分類:
Wireless-networks、Machine Learning、區塊鏈 Blockchain
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商品描述
本書匯集了無線通信網絡安全領域的11篇技術文獻，涵蓋了該領域近期的重要研究成果，內容涉及生物特征認證、惡意軟件動態檢測、網絡安全攻擊、威脅檢測、隱私增強、可解釋人工智能（XAI）、動態信任、信息轉發等諸多話題。本書的特色之一是重點探討人工智能技術在無線通信網絡安全領域中的應用，並關註區塊鏈、6G等新興媒介的安全性。本書適合從事5G/6G通信、無線傳感器網絡、數字醫療等領域的研究人員和技術人員閱讀，同時也適合對網絡安全感興趣的學生和其他愛好者。
作者簡介
S. 蘇南塔拉簡（S. Sountharrajan）獲印度金奈安娜大學信息與通信工程博士學位。現任阿姆裏塔維什瓦維迪亞佩瑟姆大學金奈校區計算學院副教授，同時擔任計算機科學與工程本科項目負責人。他先後獲得印度科學技術部、全印技術教育委員會、印度醫學研究理事會等機構共計 380 萬盧比科研經費。發表 28 篇國際期刊論文，在 15 場國際會議、6 場國內會議上作報告。主要研究方向為大數據、雲計算及雲部署應用。曾在印度多所知名高校與研究機構開展 32 場以上特邀講座。
目錄大綱
譯者序
前言
第1章 BBUCAF：基於生物特征的無線傳感器網絡用戶聚類認證框架
1.1 無線傳感器網絡概述
1.2 背景研究
1.3 基於生物特征的用戶認證（BBUA）
1.3.1 註冊階段
1.3.2 登錄階段
1.3.3 認證階段
1.3.4 密碼更改
1.4 節點間密鑰協商（INKN）
1.4.1 預配置
1.4.2 分簇
1.4.3 建簇
1.4.4 密鑰對協商
1.4.5 簇調整
1.4.6 密鑰輪換
1.5 分析
1.5.1 BBUA安全性與性能評估
1.5.2 INKN性能評估
1.6 結語
參考文獻
第2章 DeepNet：基於深度學習技術的惡意軟件動態檢測
2.1 引言
2.2 文獻綜述
2.2.1 基於機器學習或元啟發式方法的惡意軟件檢測方法
2.2.2 基於深度學習的惡意軟件檢測算法
2.3 惡意軟件數據集
2.3.1 安卓惡意軟件數據集
2.3.2 SOREL-20M數據集
2.4 深度學習架構
2.4.1 深度神經網絡（DNN）
2.4.2 卷積神經網絡（CNN）
2.4.3 循環神經網絡（RNN）
2.4.4 深度信念網絡（DBN）
2.4.5 堆疊自編碼器（SAE）
2.5 本章架構
2.5.1 數據集
2.5.2 系統架構
2.5.3 數據預處理
2.5.4 本章方法
2.5.5 DeepNet
2.5.6 DBN
2.5.7 SAE
2.5.8 分類
2.6 結果分析
2.7 結論和未來的工作
參考文獻
第3章 無線環境安全風險現狀與醫療案例研究
3.1 概述
3.2 文獻調研
3.3 無線網絡應用
3.4 攻擊類型
3.4.1 被動式攻擊
3.4.2 主動式攻擊
3.5 WSN不同層次的攻擊
3.5.1 物理層攻擊
3.5.2 數據鏈路層攻擊
3.5.3 網絡層攻擊
3.5.4 傳輸層攻擊
3.5.5 應用層攻擊
3.6 安全模型
3.6.1 信任和聲譽模型
3.6.2 基於生物學啟發的無線傳感器網絡信任和聲譽模型
3.6.3 對等信任系統
3.6.4 增強型生物學啟發信任和聲譽模型
3.7 案例研究：醫療領域
3.7.1 醫療領域的安全風險
3.7.2 防範醫療領域的安全攻擊
3.8 降低無線網絡風險的實踐建議
3.8.1 生成強密碼
3.8.2 修改默認的Wi-Fi設置
3.8.3 更新殺毒軟件
3.8.4 使用密碼保護機密文件傳輸
3.8.5 監測入侵行為
3.8.6 網絡加密
3.8.7 避免通過公共Wi-Fi共享文件
3.8.8 僅對授權用戶提供訪問權限
3.8.9 使用無線控制器
3.9 結語
參考文獻
第4章 面向工業4.0的軟件定義網絡：基於機器學習的惡意威脅檢測與安全分析
4.1 引言
4.1.1 軟件定義網絡
4.1.2 攻擊的類型
4.2 相關工作
4.3 威脅監測和安全分析
4.3.1 流量收集
4.3.2 基於熵的特征選擇
4.3.3 惡意流量檢測
4.3.4 流量緩解
4.4 實施與結果
4.5 結論
參考文獻
第5章 基於密碼技術的無線傳感器網絡和物聯網的隱私增強
5.1 引言
5.2 系統架構
5.3 文獻綜述
5.4 ASEEA方案
5.4.1 密鑰生成
5.4.2 加解密
5.4.3 數據傳輸
5.5 結果與討論
5.5.1 計算時間
5.5.2 生成密鑰所需時間
5.5.3 加密時間
5.5.4 解密時間
5.6 各類安全性與抗攻擊分析
5.7 結語
參考文獻
第6章 區塊鏈技術與無線安全問題研究
6.1 引言
6.2 區塊鏈技術特性
6.2.1 透明性與去中心化
6.2.2 共識機制
6.2.3 不可更改性
6.2.4 匿名性和自動化
6.3 區塊鏈分類
6.4 區塊鏈的組成部分及其運作
6.4.1 數據
6.4.2 加密哈希函數
6.4.3 時間戳
6.4.4 附加信息
6.5 區塊鏈增強無線網絡安全
6.6 無線環境下區塊鏈的安全風險
6.6.1 區塊鏈特性與無線環境的沖突
6.6.2 節點與身份管理風險
6.6.3 數據與隱私安全風險
6.6.4 智能合約相關風險
6.7 結語
參考文獻
第7章 可解釋的網絡安全人工智能
7.1 引言
7.1.1 AI在網絡安全中的應用
7.1.2 AI的局限
7.1.3 將XAI整合到網絡安全中的動機
7.1.4 貢獻
7.2 網絡攻擊
7.2.1 網絡釣魚攻擊
7.2.2 中間人攻擊
7.2.3 惡意軟件攻擊
7.2.4 拒絕服務攻擊
7.2.5 零日漏洞利用
7.2.6 SQL註入
7.3 XAI及其分類
7.3.1 內在可解釋性或後驗可解釋性
7.3.2 特定模型或模型無關
7.3.3 局部可解釋性或全局可解釋性
7.3.4 解釋輸出
7.4 XAI框架
7.4.1 SHAP（SHAPley加性解釋）和SHAPley值
7.4.2 LIME-本地可解釋模型不可知解釋
7.4.3 ELI
7.4.4 Skater
7.4.5 DALEX
7.5 XAI在網絡安全中的應用
7.5.1 智慧醫療
7.5.2 智能銀行
7.5.3 智慧城市
7.5.4 智慧農業
7.5.5 智能交通
