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基于深度学习的城市物联网设备恶意代码检测方法1

基于深度学习的城市物联网设备恶意代码检测方法

摘要

随着城市化进程加速和物联网技术的广泛应用，城市物联网设备数量呈指数级增

长，随之而来的安全威胁也日益严峻。本报告提出了一种基于深度学习的城市物联网设

备恶意代码检测方法，旨在解决传统检测技术在面对海量异构设备时的局限性。报告首

先分析了当前城市物联网安全现状，指出传统基于签名的检测方法无法有效应对多态和

变形恶意代码的问题。随后，报告详细阐述了深度学习在恶意代码检测中的理论基础，

包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和图神经网络(GNN)等技术的适用

性。技术路线部分设计了从数据采集、预处理到模型训练和部署的完整流程，特别针对

物联网设备的资源受限特性提出了轻量化模型优化方案。实施方案包括三个阶段：原型

开发阶段(6个月)、试点验证阶段(12个月)和全面推广阶段(18个月)。预期成果包括

检测准确率提升至95%以上、误报率降低至2%以下，以及建立覆盖全市主要物联网

设备的安全监测体系。风险分析部分识别了技术风险、数据风险和实施风险，并提出了

相应的应对措施。保障措施从组织、技术、资金和人才四个维度确保项目顺利实施。最

后，报告展望了该方法在智慧城市其他安全领域的应用前景，强调了跨领域协同创新的

重要性。

引言与背景

1.1城市物联网发展现状

近年来，随着”新型基础设施建设”国家战略的深入推进，我国城市物联网发展进

入快车道。根据国家物联网产业技术创新战略联盟发布的《中国物联网发展年度报告

(2023)》数据显示，截至2023年底，全国城市物联网设备连接数已突破15亿个，年增

长率保持在25%以上。这些设备广泛应用于智能交通、智慧安防、环境监测、智能电

网等关键城市基础设施领域，构成了智慧城市的”神经末梢”。然而，物联网设备的异构

性、资源受限性和持续在线特性使其成为网络攻击的薄弱环节。2023年国家信息安全

漏洞共享平台(CNVD)收录的物联网相关安全漏洞数量达到4872个，同比增长32%，

其中高危漏洞占比达41%。这些数据表明，城市物联网安全已成为影响智慧城市健康发

展的重要因素。

1.2物联网恶意代码威胁态势

物联网恶意代码呈现出快速演进的态势，从早期的简单蠕虫到如今的多态变形恶

意软件，攻击手段日益复杂。国家计算机网络应急技术处理协调中心(CNCERT)发布

的《2023年物联网安全报告》显示，针对物联网设备的恶意代码家族数量已达136个，

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较2020年增长近3倍。其中，Mirai及其变种仍是最活跃的恶意代码家族，占物联网

恶意代码攻击事件的42%。值得注意的是，新型恶意代码开始采用加密通信、代码混淆

和反沙箱等逃避技术，使得传统基于签名的检测方法效果大幅下降。2023年某省会城

市智能电网系统遭受的攻击事件中，攻击者使用了多态变形恶意代码，成功绕过了传统

安全防护系统，导致部分区域供电中断长达4小时，直接经济损失超过2000万元。这

一事件凸显了开发新型恶意代码检测技术的紧迫性。

1.3研究意义与必要性

本研究的意义主要体现在三个方面：首先，从国家安全角度看，城市物联网设备多

涉及关键基础设施，其安全性直接关系到城市运行稳定和国家安全。根据《网络安全

法》和《关键信息基础设施安全保护条例》要求，必须提升物联网设备的安全防护能力。

其次，从技术发展角度看，深度学习技术在图像识别、自然语言处理等领域已取得突破

性进展，将其应用于恶意代码检测是技术发展的必然趋势。最后，从经济效益角度看，

据测算，物联网安全事件造成的平均损失为每起事件约150万元，而有效的恶意代码检

测系统可将80%的攻击扼杀在萌芽状态，具有显著的经济效益。因此，开展基于深度

学习的城市物联网设备恶意代码检测方法研究，既是响应国家战略需求，也是解决现实

安全问题的必要举措。

研究概述

2.1研究目标

本研究旨在构建一个高效、准确、可扩展的城市物联网设备恶意代码检测系统，具

体目标包括：(1)设计适用于物联网设备特性的深度学习检测模型，实现多类型恶意代

码的精准识别；(2)开发轻量化模型部署方案，满足物联网设备资源受限环境下的