一种基于弱信息的工业互联网异常节点的检测方法及系统

本发明涉及工业互联网数据安全技术领域，尤其是涉及一种基于弱信息的工业互联网异常节点的检测方法及系统，包括S1.利用工业互联网中的传感器和设备获取相关节点运行的数据；S2.利用统计方法和机器学习算法对数据进行清洗，消除噪声和异常值，并对数据进行归一化处理；S3.根据数据的来源、类型和应用场景对数据进行初步分类；S4.利用频域特征提取方法对数据进行傅立叶变换；S5.构建基于弱信息的异常节点检测模型；S6.利用测试集对模型进行测试。实现了在应对数据信息缺失、数据结构缺失以及数据类别不完整的情况下可以提高检测异常节点的准确度，降低了标签标注的成本和时间，提高了模型的整体效率。