卢楠 杜清河 任品毅

摘要：提出基于空口负载特征学习的入侵检测体系与方法。基站通过分析海量机器类通信（mMTC）节点随机接入过程中的空口信号，可以智能化学习接入负载特征。在此基础上，结合常态流量负载统计信息，设计了入侵攻击检测的框架与实时检测方案。分析与仿真结果表明所提方法可以较准确地跟踪接入负载变化。与基准方案相比，可获得较高的检测概率和较短的检测时间。方案不依赖于高层安全协议，可基于底层信号实现快速入侵检测，为未来的物联网（IoT）安全防护提供了新型思路与参考方案。

关键词： 入侵检测；MTC网络；随机接入；最大似然检测

Abstract： In this paper， an air-interface traffic-load based intrusion detection approach is proposed. The base station can intelligently learn the traffic-load features by analyzing the air-interference signal in the massive machine type communications （mMTC） nodes random access procedure. With the help of the statistic information under the normal case， the framework of intrusion and attack detection for massive machine type communications （MTC） networks is established and a real time detection scheme is designed. The performance analysis and simulation results demonstrate that our scheme can well track the arrival process with high accuracy， and outperform the baseline schemes in terms of the detection probability and the detection time. Our low layer signal based approach can make an agile intrusion detection and does not depend on security protocol applied on the high layer， which provides novel thinking and a reference scheme for the security enhancement in future Internet of things （IoT）.

Key words： intrusion detection； MTC networks； random access； maximum likelihood detection

机器类通信（MTC）是指不需要或只需要很少的人工干预下机器之间的通信。海量机器类通信（mMTC）面向物联网低成本节点泛在信息交换，成为5G通信系统的主要场景之一。目前，已经有50亿机器通信终端连接无线网络，到2020年这个数字预计会达到500亿[1]。机器通信网络有众多应用，如：自动驾驶、智慧医疗、智能测量、家居管理、智慧城市[2]。

安全性保障是大规模机器网络的重要任务之一。然而，大规模机器通信网络往往要求节点具有低成本特性，这一要求也削弱了节点的安全防护能力。安全问题有可能阻碍机器通信的发展甚至危害机器通信的各种应用。所以，机器通信中的安全性问题目前已经吸引了越来越多的研究[2-3]。大规模机器通信网络中的安全问题可以分为以下几类：物理攻击、配置攻击、协议攻击。……