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物联网可信感知与识别关键技术研究综述报告
物联网可信感知与识别是指在物联网中通过特定的技术手段，对不可信的感知数据进行识别和过滤，从而提高系统的安全性和可靠性。可信感知与识别技术是物联网安全的重要组成部分，它能够有效地检测和防范网络攻击和威胁事件，保证物联网系统的正常运行。
可信感知与识别技术的研究涉及从数据采集、传输到数据处理各个环节的安全保障，需要跨越多种领域的前沿研究和技术创新。其关键技术主要包括数据质量评估、感知数据过滤、信任建立、异常检测和目标分类等方面。以下是对于这些关键技术的介绍。
数据质量评估是判断物联网感知数据是否可信的重要手段，其是否可信不仅影响到系统的安全性和可靠性，还会直接影响后续的决策与管理。数据质量评估的主要目的是鉴别和评估感知数据的信任度和数据正确性，并判断其是否有效。数据质量评估的方法主要包括基于奇异值分解的数据质量评估和基于数据流处理的数据质量评估。
感知数据过滤是针对物联网感知数据中可能存在的噪声和异常数据进行处理，剔除不该出现的数据，从而保证数据的真实可信性。感知数据的过滤在处理物联网感知数据方面有着重要的意义，不仅影响到数据可靠性，而且还对物联网的应用场景和应用效果有着重要的影响。
信任建立是在物联网中为保证感知数据的可靠性和安全性，建立的一种机制。即在物联网中建立起一种互信关系，以保证感知数据的安全性和正确性。该技术主要通过建立信誉度模型、信任度量和信任管理等方面来实现。
异常检测是在物联网中对感知数据进行监控的一种方法，即寻找不符合预期的行为和数据，并及时进行处理。其目的主要是为了监测系统中出现的异常情况，确保物联网系统的安全性和可靠性。基于异常检测的技术主要包括基于统计分析的检测方法和基于机器学习的检测方法。
目标分类是对于感知数据和目标进行分类和区分的方法，其目的是保证物联网系统的管理和控制。该技术主要通过对感知数据进行特征提取、特征选择、分类识别等方面来实现。
总的来说，物联网可信感知与识别关键技术的研究可进一步提高物联网系统的可靠性和安全性，为物联网的普及和发展提供技术保障。