网络通信技术的快速发展推动着物联网技术应用到越来越多的领域中。这些新兴的应用对物联网技术有着更高的要求,例如海量连接、低成本、低能耗和高稳定性等,而现有的技术无法满足这些需求。窄带物联网技术被认为是能够满足上述需求和解决这些挑战性难题的技术之一。通过窄带物联网技术,终端设备可以在窄带网络下利用窄带物联网基站传输数据,它利用窄带宽、频谱提升等多种技术增强了网络覆盖范围、增加了设备连接数量等。尽管该技术拥有许多优势,但是没有很好地考虑网络安全方面的问题,从而导致在传输数据时,窄带物联网设备存在着网络攻击、窃听和节点仿冒等风险。本文针对窄带物联网的终端设备安全性和数据传输安全性研究了基于窄带物联网的网络安全策略,主要研究成果如下:(1)在提升窄带物联网终端设备安全性方面,本文采用了边缘计算技术和网络异常检测技术,研究了在边缘计算架构下的网络异常检测方法,建立了关于系统安全性和系统建立耗时的优化问题,实现建立异常检测系统所消耗的全局时间最小化。该方法在满足安全性需求的前提下,旨在通过边缘服务器分布式并行化地进行训练,快速生成异常检测模型以提升终端设备的安全性。本文对优化问题进行了分析,设计了有效的方法进行求解,利用经典数据集和物联网数据集进行大量的实验仿真。实验结果表明,与支持向量机和多层感知器方法相比,系统建立时间分别降低了90%和60%,同时利用该方法得出的曲线下面积值可达0.9以上,这意味着该方法能够在确保较高异常检测性能的条件下,有效减少异常检测系统的建立时间。(2)在提升窄带物联网数据传输安全性方面,本文采用了边缘计算技术,研究了在边缘计算架构下的数据分流加密策略,该方法旨在利用边缘计算技术对终端设备的数据进行分流,然后利用边缘服务器对数据进行加密,提升数据传输的安全性。考虑到安全性、时延和能耗的影响,本文建立了关于数据传输安全性、数据传输时延和设备能耗的联合优化问题,实现数据传输的安全度最大化。尽管该策略涉及的联合优化问题是混合优化问题,但通过分析该优化问题的内在特征,本文提出的分层算法可以准确获得原问题的最优解。最后进行大量的数据仿真并且与其他算法分析对比。与线性搜索算法相比,本文算法可明显提升计算速度。与随机分配算法相比,提出的联合优化方案可提升数据传输的安全性。