[发明专利]一种设备检测系统及方法

说明书

本发明实施例公开了一种设备检测系统及方法。该系统包括：终端设备、边缘侧网关以及云端服务器；其中，所述终端设备，用于产生待检测流量数据，并将所述待检测流量数据发送给所述边缘侧网关；所述云端服务器，用于将预先训练完成的异常检测模型发送给所述边缘侧网关；所述边缘侧网关，用于接收所述待检测流量数据和所述预先训练完成的异常检测模型，基于所述待检测流量数据和所述预先训练完成的异常检测模型，确定所述待检测流量数据对应的类别检测结果，基于所述类别检测结果确定所述终端设备是否被网络攻击。实现降低网络带宽的占用以及更加快速的对终端设备所产生的流量数据进行数据检测，从而可以有效的确定终端设备是否被网络攻击。

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种设备检测系统及方法。

背景技术

随着互联网技术的迅速发展，越来越多的终端设备接入云端服务器，从而出现终端设备公开暴露在网络环境的情况，那么终端设备不可避免的会受到网络攻击。

现有技术中，设备检测系统是基于云端服务器以及与该云端服务器连接的终端设备构建而成的系统。云端服务器需要接收与该云端服务器连接的所有终端设备所产生的流量数据，存在网络带宽占用较大的问题。由于云端服务器不仅需要接收大量的流量数据，从而导致存在无法实时对接收到的流量数据进行分析，存在对流量数据分析延时的技术问题。

发明内容

本发明实施例提供了一种设备检测系统及方法，以实现降低网络带宽的占用以及更加快速的对终端设备所产生的流量数据进行数据检测，从而可以有效的确定终端设备是否被网络攻击。

第一方面，本发明实施例提供了一种设备检测系统，该系统包括：终端设备、边缘侧网关以及云端服务器；其中，

所述终端设备，用于产生待检测流量数据，并将所述待检测流量数据发送给所述边缘侧网关；

所述云端服务器，用于将预先训练完成的异常检测模型发送给所述边缘侧网关；

所述边缘侧网关，用于接收所述待检测流量数据和所述预先训练完成的异常检测模型，基于所述待检测流量数据和所述预先训练完成的异常检测模型，确定所述待检测流量数据对应的类别检测结果，基于所述类别检测结果确定所述终端设备是否被网络攻击。

第二方面，本发明实施例还提供了一种设备检测方法，该方法包括：

通过终端设备产生待检测流量数据，并将所述待检测流量数据发送给所述边缘侧网关；

通过云端服务器将预先训练完成的异常检测模型发送给所述边缘侧网关；

通过所述边缘侧网关接收所述待检测流量数据和所述预先训练完成的异常检测模型，基于所述待检测流量数据和所述预先训练完成的异常检测模型，确定所述待检测流量数据对应的类别检测结果，基于所述类别检测结果确定所述终端设备是否被网络攻击。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的设备检测方法。

本发明实施例的技术方案，提供一种设备检测系统，系统包括：终端设备、边缘侧网关以及云端服务器。其中，所述终端设备，用于产生待检测流量数据，并将所述待检测流量数据发送给所述边缘侧网关。所述云端服务器，用于将预先训练完成的异常检测模型发送给所述边缘侧网关。所述边缘侧网关，用于接收所述待检测流量数据和所述预先训练完成的异常检测模型，基于所述待检测流量数据和所述预先训练完成的异常检测模型，确定所述待检测流量数据对应的类别检测结果，基于所述类别检测结果确定所述终端设备是否被网络攻击。本发明实施例的技术方案，解决了现有技术存在网络带宽占用较大以及对流量数据分析延时的问题，实现降低网络带宽的占用以及更加快速的对终端设备所产生的流量数据进行数据检测，从而可以有效的确定终端设备是否被网络攻击，从而达到提升终端设备检测效率的技术效果。

附图说明