边端设备一体化脆弱性指标的评估方法及装置、设备及存储介质

本发明提供了一种边端设备一体化脆弱性指标的评估方法及装置、设备及存储介质。所述边端设备一体化脆弱性指标的评估方法包括：确定边端设备的脆弱性指标；根据所述脆弱性指标构建数据集；根据所述数据集训练构建的机器学习模型，得到脆弱性指标的评估模型；其中，在采用数据集训练机器学习模型的过程中，采用优化算法优化机器学习模型的超参数，将性能最优的超参数组合作为机器学习模型的超参数组合；实时采集边端设备运行过程中的脆弱性指标；根据实时采集的边端设备运行过程中的脆弱性指标和脆弱性指标的评估模型，对边端设备进行评估。