公开(公告)号：CN114117935A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111477448.9

申请日：2021-12-06

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 邹福泰 ,  张轩恺 ,  周纸墨 ,  吴越

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00 ,  G16Y20/40 ,  G16Y40/10 ,  G16Y40/50

Abstract: 本发明公开了一种基于联合学习和自动编码器的物联网异常检测系统，涉及物联网安全领域，包括数据收集模块、数据处理与选择模块、子检测模块、联合学习模块、异常检测模块。所述数据收集模块获取局域网段内全部物联网设备的收发流量，并将其保存为pcap数据；所述数据处理与选择模块接收所述pcap数据，选择其中15种特征作为数据代表，保存为JSON文件；所述子检测模块使用机器学习技术，获得所述数据代表的低维特征，并负责学习模型的上传；所述联合学习模块接收所述学习模型，在综合后保存，并发还给各所述子检测模块；所述子检测模块获取待检测物联网流量，识别是否为可能的物联网异常。本发明提高了物联网威胁检测模型的有效性，数据的安全性。