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题名基于边-云协同的油气生产物联网入侵检测系统设计
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作者
钱永傲
邓涛
马赟
周纯杰
燕葵
张卫平
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机构
华中科技大学人工智能与自动化学院
中国石油新疆油田公司科技信息部
中国石油新疆油田公司采油工艺研究院
深圳市艾森智能技术有限公司
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出处
《信息安全研究》
北大核心
2025年第9期868-875,共8页
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基金
深圳市科技计划项目(CJGJZD20220517142404010)
国家自然科学基金项目(62173153)。
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文摘
针对油气生产物联网面临的多方面入侵威胁,为满足入侵检测对于实时性和精确度的高要求,克服边端计算资源受限、边云数据异构等技术难题,提出一种基于边-云协同的油气生产物联网入侵检测系统.采用边-云协同的架构模式,边端和云端分别部署不同的入侵检测子系统,二者协同运行,实现全面防护.边端采用基于独立分类+联合分析的模型架构,对多种物理数据进行精准的异常检测,检测速度可达100 ms级.云端使用基于特征提取+XGBoost的算法,并采用预训练+微调的方式获得兼具异常流量检测能力与低误报率的模型.仿真结果显示该系统具备较高的准确性和实时性,能够适应边、云设备的可用计算资源差异性,并且满足不同层次的入侵检测性能要求.
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关键词
边-云协同
油气生产物联网
边端入侵检测
云端入侵检测
系统仿真
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Keywords
edge-cloud collaboration
oil and gas production IoT
edge-side intrusion detection
cloud-side intrusion detection
system simulation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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