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摘要：本申请涉及一种物联网边缘侧网络安全实时威胁感知系统。该方法包括：在物联网边缘侧部署数据采集代理，实时收集网络流量数据和多个电网设备的状态数据,并采用基于深度学习的人工智能技术提取网络流量的时序关联特征以及多个电网设备的全局状态聚类特征，进而基于网络流量和电网设备状态之间的交互响应关系，智能感知边缘侧网络状态是否存在异常。这样，可以更准确地识别出可能的网络异常，从而及时采取防御措施，保障物联网系统的安全运行。
主权项：1.一种物联网边缘侧网络安全实时威胁感知系统，其特征在于，包括：网络状态信息获取模块，用于在边缘侧获取网络流量值的时间序列和多个电网设备的设备状态数据的时间序列；电网设备状态聚类分析模块，用于对所述多个电网设备的设备状态数据的时间序列进行设备间时序状态特征聚类分析以得到电网设备状态显著聚类表示向量；网络流量时序特征提取模块，用于对所述网络流量值的时间序列进行网络流量时序特征提取以得到网络流量时序关联隐含特征向量；交互响应分析模块，用于对所述网络流量时序关联隐含特征向量和所述电网设备状态显著聚类表示向量进行特征交互响应分析以得到网络流量-设备状态时序交互响应表示向量；网络状态异常感知模块，用于基于所述网络流量-设备状态时序交互响应表示向量，确定是否存在边缘侧网络状态异常。
全文数据：
权利要求：
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