工业物联网监控器鲁棒性提升方法、系统、设备及介质

本发明属于物联网技术领域，具体公开了一种工业物联网监控器鲁棒性提升方法、装置、设备及介质。本发明公开的方法包括采集工业物联网监控器中的时序数据；然后，使用时间卷积神经网络对采集到的时序数据进行特征提取，转化为可供异常判别的向量；接着，建立基于投影梯度下降的对抗性训练模型，使用特征提取的向量来对对抗性训练模型进行训练；最后，将训练好的对抗性训练模型应用于工业物联网监控器上，来提升工业物联网监控器的鲁棒性。本发明能够有效地解决现有监控器容易受到对抗性攻击误导的问题，提高了监控器对小型攻击的鲁棒性。本发明可以应用于工业物联网技术领域。