基于深度学习的物联网木马行为识别系统

本发明公开了基于深度学习的物联网木马行为识别系统，包括拓扑特征提取模块、多设备关联分析模块、拓扑深度学习威胁推理模块、系统管理模块和边缘计算模块，拓扑特征提取模块接收物联网设备行为数据，构建拓扑表征空间，生成拓扑特征向量；多设备关联分析模块构建动态拓扑关系图，执行协同异常行为检测；拓扑深度学习威胁推理模块通过拓扑感知深度学习模型识别木马行为特征；系统管理模块协调各模块工作，管理资源分配；边缘计算模块部署在物联网网关设备上，执行轻量级特征提取，本发明引入拓扑学理论与深度学习技术结合，通过多维数据融合和多层次分析，实现对复杂木马行为的精准识别和多设备协同攻击的检测。