本发明涉及物联网，具体涉及一种基于wazuh的thingsboard物联网网络态势感知的方法。
背景技术：
1、随着物联网（iot）的快速发展，各种设备和物体被连接到互联网，构成了庞大的物联网网络。然而，这种广泛的连接也引发了严重的网络安全问题，传统的网络安全方法在物联网环境下往往难以应对。物联网设备通常具有资源有限、操作系统多样以及分布式部署等特点，这使得传统的安全解决方案变得不够灵活和高效。
2、传统的入侵检测系统（ids）可以用于检测网络流量中的异常行为，但往往无法对物联网设备内部的异常情况进行准确监测。另一方面，一些专门的iot安全平台可以进行设备管理和访问控制，但缺乏对网络实时状态的全面感知。
技术实现思路
1、本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种能够更准确地识别潜在威胁，减少误报率的物联网网络态势感知的方法。
2、本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：
3、一种基于wazuh的thingsboard物联网网络态势感知的方法，包括：
4、实时采集物联网设备产生的数据，数据包括：日志数据、网络流量、系统指标数据；
5、利用wazuh系统的规则引擎对采集的物联网设备产生的数据进行威胁检测，威胁检测包括：异常流量检测、弱密码检测、恶意软件扫描、设备漏洞检测、数据异常检测、指令篡改检测、地理位置异常检测；
6、根据威胁检测，wazuh系统生成对应的安全事件和警报；
7、将检测到的安全事件存储到数据库中；
8、通过thingsboard平台，将数据库中的数据以图表或图像的形式进行可视化展示，wazuh系统的数据接入通过thingsboard的流程引擎实现对接。
9、优选的，通过部署wazuh系统代理实时采集物联网设备的日志数据、网络流量、系统指标数据。
10、进一步的，异常流量检测的方法为：使用开源入侵检测系统suricata并结合随机森林算法对物联网设备产生的数据进行异常流量检测。
11、进一步的，弱密码检测的方法为：使用owasp passfault对物联网设备产生的数据进行密码策略检查，检查密码是否符合安全策略。
12、进一步的，恶意软件扫描的方法为：使用clamav作为恶意软件扫描引擎对物联网设备产生的数据进行扫描，检测恶意软件。
13、进一步的，设备漏洞检测的方法为：使用nessus对物联网设备产生的数据进行定期扫描，检测已知漏洞。
14、进一步的，数据异常检测的方法为：
15、使用isolation forest算法构建模型；
16、通过傅里叶变换提取频率域信息，捕捉物联网设备产生的数据的周期性和频率特征，得到频域特征；
17、提取物联网设备产生的数据的均值、标准差、中位数，得到基本统计特征；
18、对物联网设备产生的数据的类别型特征进行编码，得到编码或标签化特征；
19、将物联网设备产生的数据的源ip和目标ip组合为联合特征，得到交叉特征；
20、模型随机选择频域特征、基本统计特征、编码或标签化特征、叉特征和分割点来构建二叉树进行数据异常检测。
21、进一步的，指令篡改检测的方法为：使用rsa或hmac数字签名和加密算法使物联网设备产生的数据进行加密。
22、进一步的，地理位置异常检测的方法为：使用gps模块、ip地理位置库定期获取物理网设备的地理位置，将获取的地理位置与预设范围进行比对，如果获取的地理位置在预设范围之外则触发报警。
23、进一步的，wazuh系统生成对应的安全事件和警报的方法为：
24、wazuh系统通过安全规则对物联网设备产生的数据进行监控，当数据与规则匹配时，触发规则匹配；
25、当规则匹配发生时，wazuh系统触发一个事件，该事件包含于匹配规则的id、规则名称、时间戳；
26、触发事件传递给wazuh系统的事件处理器；
27、wazuh系统根据规则的分类和事件的属性将事件分类为指定的威胁类型；
28、wazuh系统将相同类型的多次触发的事件进行聚合，当事件被聚合或该事件为需要通知管理员的事件时，wazuh系统生成相应的告警。
29、本发明的有益效果是：将开源安全监控平台wazuh与开源iot平台thingsboard相结合，实现了对物联网网络的综合性态势感知。通过wazuh的数据采集和威胁检测，能够全面监测物联网设备的状态和安全威胁，为网络安全提供全面保障。具有以下优点：
30、实时监测与响应：能够实时监测设备状态，迅速响应潜在威胁，保障物联网网络安全。
31、多维分析：通过多种数据源的综合分析，提升威胁检测的准确性，降低误报率。
32、可视化展示：通过图表、图像等可视化形式，使用户直观地了解网络态势，更好地做出决策。
33、数据自动处理：引入流程引擎，实现数据的自动化处理和分发，提升系统的灵活性。
34、开源平台：采用开源平台，降低开发和维护成本，促进社区合作和创新。
1.一种基于wazuh的thingsboard物联网网络态势感知的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于wazuh的thingsboard物联网网络态势感知的方法，其特征在于：通过部署wazuh系统代理实时采集物联网设备的日志数据、网络流量、系统指标数据。
3.根据权利要求1所述的基于wazuh的thingsboard物联网网络态势感知的方法，其特征在于，异常流量检测的方法为：使用开源入侵检测系统suricata并结合随机森林算法对物联网设备产生的数据进行异常流量检测。
4.根据权利要求1所述的基于wazuh的thingsboard物联网网络态势感知的方法，其特征在于，弱密码检测的方法为：使用owasp passfault对物联网设备产生的数据进行密码策略检查，检查密码是否符合安全策略。
5.根据权利要求1所述的基于wazuh的thingsboard物联网网络态势感知的方法，其特征在于，恶意软件扫描的方法为：使用clamav作为恶意软件扫描引擎对物联网设备产生的数据进行扫描，检测恶意软件。
6.根据权利要求1所述的基于wazuh的thingsboard物联网网络态势感知的方法，其特征在于，设备漏洞检测的方法为：使用nessus对物联网设备产生的数据进行定期扫描，检测已知漏洞。
7.根据权利要求1所述的基于wazuh的thingsboard物联网网络态势感知的方法，其特征在于，数据异常检测的方法为：
8.根据权利要求1所述的基于wazuh的thingsboard物联网网络态势感知的方法，其特征在于，指令篡改检测的方法为：使用rsa或hmac数字签名和加密算法使物联网设备产生的数据进行加密。
9.根据权利要求1所述的基于wazuh的thingsboard物联网网络态势感知的方法，其特征在于，地理位置异常检测的方法为：使用gps模块、ip地理位置库定期获取物理网设备的地理位置，将获取的地理位置与预设范围进行比对，如果获取的地理位置在预设范围之外则触发报警。
10.根据权利要求1所述的基于wazuh的thingsboard物联网网络态势感知的方法，其特征在于，wazuh系统生成对应的安全事件和警报的方法为：