基于边缘算力补偿与隐私计算的设备安全评估方法及系统

本发明公开了基于边缘算力补偿与隐私计算的设备安全评估方法及系统，涉及安全评估技术领域，包括数据采集与预处理单元、数据扩充与增强单元、设备安全评估模型训练单元、安全评估单元、隐私计算与安全保障单元、系统管理与反馈单元，本发明采用基于权值衰减的生成对抗网络用于设备网络数据的样本生成，通过动态监测数据特征分布和自适应噪声调制，生成样本在多维特性上与真实设备网络数据保持一致。本发明采用基于阻尼因子的极限学习机作为分类器模型，通过分布式联邦学习架构提升设备安全评估模型的隐私保护能力。