一种基于AI行为数据的物联网设备绑定方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于AI行为数据的物联网设备绑定方法及系统，涉及物联网技术领域，包括，将物联网设备定义为节点，时空交互特征集定义为节点属性，通过计算行为关联性得到节点间边的权重，完成行为关联拓扑图的构建，通过行为关联拓扑图，利用训练完成的GNN验证新设备的行为一致性，得到新设备的合法性概率，设置触发阈值，当新设备的合法性概率小于触发阈值时则采集新设备的隐式生物电阻抗数据，进行跨模态特征融合，生成用户行为标识向量，并进行最终验证，得到新设备的最终验证结果；本发明专利技术实现了深层行为关系的挖掘，解决了静态拓扑结构对动态交互模式挖掘的局限。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及物联网，特别是一种基于ai行为数据的物联网设备绑定方法及系统。

技术介绍

1、物联网设备绑定技术作为智能家居、工业物联网和智慧城市等领域的核心环节，旨在通过验证用户与设备之间的交互行为，确保仅合法设备能够接入网络并完成绑定。近年来，随着物联网设备的广泛应用，绑定技术从传统的基于密码或设备标识的静态认证，逐步演进为基于用户行为分析的动态验证方法。早期方法依赖单一模态数据，逐渐发展为利用多模态行为数据进行综合验证。图神经网络因其在建模复杂关系中的优势，被引入设备行为关联分析，通过构建行为关联拓扑图捕捉设备间的时空交互特性。此外，跨模态特征融合技术结合生物信号和行为数据，显著提升了验证精度。生成对抗网络也开始应用于对抗性行为检测，通过生成伪造行为特征向量训练判别器，增强对异常行为的识别能力。这些技术进步推动了物联网设备绑定从静态安全向动态、智能化方向发展，适应了多样化的应用场景。

2、现有物联网设备绑定方法在行为一致性验证和对抗性行为检测方面存在显著局限性。例如，传统基于单一模态数据的方法无法充分捕捉用户与设备交互的多维特性，导致行为验本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI行为数据的物联网设备绑定方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于AI行为数据的物联网设备绑定方法，其特征在于：所述得到时空交互特征集是指通过已绑定设备和新设备采集的多模态行为数据进行时间序列对齐和噪声去除后，执行特征提取并进行标准化处理后整理为时空交互特征集。

3.如权利要求2所述的基于AI行为数据的物联网设备绑定方法，其特征在于：将物联网设备定义为节点，时空交互特征集定义为节点属性，通过计算行为关联性得到节点间边的权重，完成行为关联拓扑图的构建，具体包括如下步骤，

4.如权利要求3所述的基于AI行为数据的物联网设备绑定方法...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai行为数据的物联网设备绑定方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的基于ai行为数据的物联网设备绑定方法，其特征在于：所述得到时空交互特征集是指通过已绑定设备和新设备采集的多模态行为数据进行时间序列对齐和噪声去除后，执行特征提取并进行标准化处理后整理为时空交互特征集。

3.如权利要求2所述的基于ai行为数据的物联网设备绑定方法，其特征在于：将物联网设备定义为节点，时空交互特征集定义为节点属性，通过计算行为关联性得到节点间边的权重，完成行为关联拓扑图的构建，具体包括如下步骤，

4.如权利要求3所述的基于ai行为数据的物联网设备绑定方法，其特征在于：通过时空交互特征集和行为关联拓扑图，利用训练完成的gnn验证新设备的行为一致性，得到新设备的合法性概率，具体包括如下步骤，

5.如权利要求4所述的基于ai行为数据的物联网设备绑定方法，其特征在于：所述设置触发阈值，当新设备的合法性概率小于触发阈值时则采集新设备的隐式生物电阻抗数据，进行跨模态特征融合，生成用户行为标识向量，具...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈媚，黄满英，何彪，
申请(专利权)人：上海商甲信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：