基于边缘计算和BiLSTM的物联网入侵检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于边缘计算和BiLSTM的物联网入侵检测方法及系统，该方法通过感知装置采集获取物联网终端的数据包，将数据发送至边缘计算节点进行数据预处理和存储，并将处理后的数据上传至云中心；在云中心内构建基于BiLSTM神经网络的物联网入侵检测模型，并利用处理后的数据进行训练，训练完成后将模型分发至边缘计算节点；在边缘计算节点利用物联网入侵检测模型对物联网终端的数据进行特征提取，检测是否存在物联网入侵，存在物联网入侵时，发送入侵告警。该方法可以高效地准确地识别出物联网设备中的入侵行为和各种异常行为，从而提高了物联网的安全性和稳定性，保障设备和数据的安全。据的安全。据的安全。

【技术实现步骤摘要】
基于边缘计算和BiLSTM的物联网入侵检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及物联网入侵检测
，更具体的说是涉及一种基于边缘计算和BiLSTM的物联网入侵检测方法及系统。

技术介绍

[0002]随着物联网技术普及应用，设备数量众多且分布广泛，设备安全性问题也日益突出。越来越多的物联网设备连接至无线网络，整个网络的隐私和安全可能会受到更多威胁。传统的安全策略主要依赖于网络安全设备，如防火墙等。然而，这些设备只能保护网络层面的安全，而不能保障设备层面的安全。此外，由于物联网设备的分布位置不同，数据传输延迟和带宽消耗成为物联网应用的瓶颈之一。
[0003]对此，现有技术中：
[0004]①
吴嘉澍等人提出了一种物联网入侵检测方法、装置、设备以及存储介质。将互联网源域入侵检测数据输入源域特征映射器，将物联网目标域入侵检测数据输入目标域特征映射器；构建基于源域训练的推荐系统；为每一个物联网目标域入侵检测数据推荐一个与其最相似的互联网源域入侵检测数据；构建基于目标域训练的推荐系统；为每个互联网源域入侵检测数据的均值向量推荐前本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算和BiLSTM的物联网入侵检测方法，其特征在于，该方法包括：S1、通过感知装置采集获取物联网终端的数据包；S2、将所述数据包发送至边缘计算节点进行数据预处理和存储，并将处理后的数据上传至云中心；S3、在云中心内构建基于BiLSTM神经网络的物联网入侵检测模型，并利用处理后的数据对所述物联网入侵检测模型进行训练，训练完成后将模型分发至边缘计算节点；S4、在边缘计算节点利用物联网入侵检测模型对物联网终端的数据进行特征提取，检测是否存在物联网入侵。2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和BiLSTM的物联网入侵检测方法，其特征在于，该方法还包括：S5、在检测到存在物联网入侵时，对恶意终端进行隔离，并更新数据库和物联网入侵检测模型；同时发送入侵告警。3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和BiLSTM的物联网入侵检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述感知装置包括Radar和GPS。4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和BiLSTM的物联网入侵检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，数据包中包括终端的位置数据、速度数据、方向数据和信号强度数据。5.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和BiLSTM的物联网入侵检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，数据预处理包括：数据清洗和数据标准化，其中：数据清洗为：针对原始数据中的空格、套接字信息和缺失数据进行删除、纠正或补全的操作；数据标准化为：对终端数据进行极差分析，将极差较大的数据使用Z
‑
Score标准化处理，标准化公式为：其中，y
i
表示标准化之后的数据，x
i
表示未经处理的原始数据，表示总体数据的均值，s表示标准差。6.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算和BiLSTM的物联网入侵检...

【专利技术属性】
技术研发人员：张翼英，孟自昂，柳依阳，曹津平，张素香，高德荃，李伟，庞九凤，刘雯静，张亚昊，史睿，闫龙川，张朝霞，韩笑，
申请(专利权)人：国家电网有限公司信息通信分公司国家电网有限公司华北分部，
类型：发明
国别省市：