物联网环境下基于多层极限学习机的分布式入侵检测方法

摘要

本发明公开了一种物联网环境下基于多层极限学习机的分布式入侵检测方法，由于相关设备的资源受约束的特性，用于实现自动攻击检测的这类计算较重的任务，都要移到边界设备上，以便让处理功能靠近数据源。这些边界设备能运行预置的分类模型。但当面对大量的训练数据时，却没有足够的存储和处理能力来构造和升级这类模型。为解决这一问题，本发明将计算密集和存储量大的训练运算移到云服务器中进行，构建并在云服务器中训练单隐藏层极限学习机和多隐藏层极限学习机模型，以让边界设备基于云服务器中预置的深度学习模型来执行流量分类，从而分类出是正常流量还是网络攻击，并通过实验分析得出多隐藏层极限学习机拥有更好的性能。