物联网设备可信数据分布式检测方法及系统

本申请提供了一种物联网设备可信数据分布式检测方法及系统，涉及智能检测领域，其首先获取第一至第N物联网设备的实时数据并进行结构化嵌入编码。然后，通过基于深度学习的分布式协同过滤思想，即一个设备数据的行为模式可以通过参考其“邻居”或相似设备群体的行为模式进行评估，来利用物联网设备间的潜在关联性判断单个设备数据的可信度，从而挖掘和学习目标物联网设备的实时数据与群体数据分布之间的复杂关联和一致性。最后，通过判断目标物联网设备的实时数据是否偏离群体的“正常”行为模式，并生成协同可信增益因子，实现更精准、更鲁棒的分布式异常检测。