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摘要
边缘计算将云计算扩展到网络边缘,在解决了云计算时延高、移动性差和位置感知弱等缺陷的同时也带来了诸多安全问题;针对边缘计算网络开放性、异构型和节点资源受限等特点,研究设计具有6层结构的通用边缘计算入侵检测系统,并在此模型架构上提出了一个边缘计算入侵检测方案,基于该方案提出了一种适用于边缘计算部署的改进极限学习机的入侵检测算法TSS-ELM,TSS-ELM增加了云服务器训练样本筛选环节来优化机器学习中的外权,从而对边缘节点数据实现高效的入侵检测;仿真实验结果和分析表明,该算法在准确性、时间依赖性、鲁棒性和误报率方面与其他现有算法相比具有更优异的性能。
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