基于多模型协同的轻量级物联网恶意流量感知方法及系统

本发明涉及物联网安全技术领域，特别涉及一种基于多模型协同的轻量级物联网恶意流量感知方法及系统，对流量样本数据进行数据增强，生成合成流量样本，以平衡各类流量样本；利用多决策树集成评估算法为流量平衡样本数据集中的每个流量特征分配特征重要性评分，并基于特征重要性评分筛选出关键流量特征数据；利用测试集对训练后的随机森林模型进行评估，并依据随机森林模型的分类结果构建提示指令，利用大模型推理随机森林模型分类训练过程的优化方案并进行优化获取恶意流量感知分类器，以利用恶意流量感知分类器对待处理物联网流量数据分类。本发明能够实现高效、准确、鲁棒的物联网设备恶意流量感知，可有效保障物联网系统安全性与可靠性。