【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体而言，涉及一种用于物联网的攻击检测方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、金融机构的智慧终端属于物联网设备的一种，它向客户提供了多种服务，包括存款、取款、转账、支付账单、查询余额等，涉及到了资金安全，所以保护智慧终端是一个重要的任务。随着物联网攻击的不断升级，传统的安全技术已经无法满足保护智慧终端的需求。因此，研究人员开始探索使用机器学习技术来检测和防御物联网攻击。工业互联网工业场景中常常使用流量分析和异常检测等策略，通过半监督学习、强化学习、分布式学习、深度学习等模型进行攻击检测。
2、但是，机器学习模型的性能在很大程度上依赖于训练数据的质量和数量，而相关技术中训练数据的质量较差，例如，训练数据不足或者不够多样化，导致模型可能无法捕捉到所有可能的攻击模式；如果攻击者能够向训练数据中注入恶意数据，那么机器学习模型可能会误报正常行为为攻击行为，或者误判攻击为正常行为；而物联网设备通常会收集和存储大量的用户数据，包括敏感的生理数据，如果这些数据被用于训练机器学习模型，那么可能会对用户的隐私造成...
【技术保护点】
1.一种用于物联网的攻击检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的攻击检测方法，其特征在于，所述目标检测模型通过以下方式得到：
3.根据权利要求2所述的攻击检测方法，其特征在于，基于M个所述第二解析结果，确定目标训练样本，包括：
4.根据权利要求1所述的攻击检测方法，其特征在于，在将所述第一解析结果输入目标检测模型，输出检测结果之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的攻击检测方法，其特征在于，所述目标检测模型中包括下述至少之一：编码器、解码器以及目标算法，所述目标算法包括：随机森林算法，将所述第一解析结果输入...
【技术特征摘要】
1.一种用于物联网的攻击检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的攻击检测方法，其特征在于，所述目标检测模型通过以下方式得到：
3.根据权利要求2所述的攻击检测方法，其特征在于，基于m个所述第二解析结果，确定目标训练样本，包括：
4.根据权利要求1所述的攻击检测方法，其特征在于，在将所述第一解析结果输入目标检测模型，输出检测结果之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的攻击检测方法，其特征在于，所述目标检测模型中包括下述至少之一：编码器、解码器以及目标算法，所述目标算法包括：随机森林算法，将所述第一解析结果输入目标检测模型，输出检测结果，包括：
6.根据权利要求5所述的攻击检测方法，其特征在于，对所述第一解析结果的数据格式进行转换的方式包括下述至少之一：将数值类型的字符串转换为原数值、将带有符号的数值类型的字符串调整为指定格式再转换为数值、将表示物理地址的数据转换为指定...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈学琛，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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