一种物联网边缘设备的APT攻击入侵检测方法，设备及存储介质

本发明提供了一种物联网边缘设备的APT攻击入侵检测方法，设备及存储介质，属于物联网安全防护技术及网络安全技术领域，通过在卷积神经网络CNN的基础上，提出了一种堆叠式卷积神经网络，通过采用多个相同的卷积层来设计一个网络结构，该结构在保持较低复杂度的前提下提升整个网络的性能。在此基础上，通过一个结合了空间和通道注意力的全域注意力融合机制，减少数据在网络中训练时丢失的信息和放大全局维度特征。最后，在预处理阶段使用基于多维叠加嵌入的特征提取算法对数据集中的重要特征进行提取，进一步优化了数据结构。实验结果表明，本文所提出的面向物联网环境的堆叠聚合特征嵌入网络的APT入侵检测方法在模拟网络入侵攻击的实验中的预测准确率达到98％以上的良好性能，为应用于实际的物联网环境部署提供更为可靠的解决方案。