基于对比学习的低功耗物联网设备无监督入侵检测方法

本发明涉及一种基于对比学习的低功耗物联网设备无监督入侵检测方法，属于网络安全与物联网入侵检测领域。所述方法，包含两个阶段：在对比预训练阶段，一个基于神经网络的编码器被训练，以高效地提取特定物联网设备的判别性特征。方法引入对比损失，通过区分目标设备的流量和其他设备的流量，来提取目标设备的特有流量特征。在中心向量训练阶段，方法在单个神经网络内对所有设备的正常样本分布同时进行建模，并将其特征一致地拟合到该分布，以获得一组强健的表示。训练完成后，每类设备将生成一个“中心向量”，代表其流量最典型的特征。在检测中，若未知样本被模型映射到远离“中心向量”的异常区域，则该样本可被视为异常流量。