[發明專利]一種基于邊緣計算的物聯網終端安全接入方法及系統

有效

• 申請號: 201710957108.3
• 申請日: 2017-10-16
• 公開（公告）號: CN107770263B
• 公開（公告）日: 2019-12-10
• 發明（設計）人: 陳松林;文紅;謝非佚;陳宜;陳潔
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;H04L29/06;H04W12/06;H04W12/08;H04B17/391
• 代理公司: 51260 成都巾幗知識產權代理有限公司
• 代理人: 邢偉

1.一種基于邊緣計算的物聯網終端安全接入方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1.邊緣計算設備分別對每一個合法感知設備進行射頻輻射信號采集，得到采集結果，其中，對第i個合法感知設備進行采集得到的結果為X_i^T＝(x^＜1＞T_i,x^＜2＞T_i,x^＜3＞T_i,....,x^＜l＞T_i)，該結果即第i個合法感知設備發出的射頻輻射信號數據集，l＝(1,2,...,h)，h表示采集得到信號樣本個數；

S2.邊緣計算設備對每一個合法感知設備發出的射頻輻射信號數據集進行預處理和數據變換：對第i個合法感知設備發出的射頻輻射信號數據集X_i^T進行預處理，剔除數據集X_i^T中的離群點，得到數據集并對數據集中的每一個信號樣本特征進行數據歸一化；

S3.對于每一個合法感知設備，邊緣計算設備利用數據集中各個信號樣本特征歸一化后的數據進行特征生成，提取特征向量生成該合法感知設備所對應的特征數據集并將提取得到的特征數據集傳輸到云端服務器；其中y₁,y₂,...,y_i為的標記；

S4.云端服務器選擇分類算法生成數據模型，并根據各合法感知設備對應的特征數據集T對數據模型進行訓練，當訓練得到的模型達到目標正確識別率時，將其作為決策模型進行輸出，并傳輸給邊緣計算設備。

2.根據權利要求1所述的一種基于邊緣計算的物聯網終端安全接入方法，其特征在于：所述步驟S1中，對每一個合法感知設備的射頻輻射信號采集包括以下子步驟：

S101.合法感知設備發送射頻輻射信號；

S102.對于第i個合法感知設備，邊緣計算設備進行多次信號采集，每一次采集結果作為該合法感知設備的一個信號樣本；

S103.判斷第i個合法感知設備的信號樣本數是否大于50；

若是，對第i個合法感知設備進行信號采集得到的結果為X_i^T＝(x^＜1＞T_i,x^＜2＞T_i,x^＜3＞T_i,....,x^＜l＞T_i)，其中l＝(1,2,...,h)，h表示采集得到信號樣本個數，進入步驟S2；

若否，返回步驟S102，重新對第i個合法感知設備的信號樣本進行采集。

3.根據權利要求1所述的一種基于邊緣計算的物聯網終端安全接入方法，其特征在于：所述步驟S2包括以下子步驟：

S201.邊緣計算設備對第i個合法感知設備發出的射頻輻射信號數據集X_i^T進行預處理，根據數據集X_i^T求出均值標準差剔除數據集X_i^T中的離群點，得到數據集

S202.對數據集中的每一個信號樣本特征進行數據歸一化，歸一化后服從標準正態分布零均值和單位方差。

4.根據權利要求3所述的一種基于邊緣計算的物聯網終端安全接入方法，其特征在于：所述步驟S3中，采用SVD算法進行線性變換：

其中，維度為d，n表示每一個信號樣本特征中的元素個數，W∈R^d'×d，d'＜d將數據降維：

...

為降維后的特征向量，此時維度為d'，此時特征數據集變為：