面向校园物联网的多模态流量异常识别与防御方法

本发明公开了面向校园物联网的多模态流量异常识别与防御方法，具体涉及物联网安全技术领域，包括：划分独立分区并部署流量特征采集节点，采集多模态特征数据；监测交互对流量交互状态并提取风险特征数据组；计算分区异动指数与边界脆弱指数；将指数输入机器学习分类模型推理生成风险等级；依据风险等级执行限定通信速率、增加认证机制与隔离高风险交互路径的动态调控操作；本发明通过微粒化子单元流量特征采集与多模态特征融合，提升了异常变化的早期感知能力；通过分区异动指数与边界脆弱指数双指标建模，实现了自适应风险识别与精确评估；通过基于风险等级的动态调控机制，实现了校园物联网环境下流量异常的智能分级防御与扩散抑制。