CN107770263A - 一种基于边缘计算的物联网终端安全接入方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于边缘计算的物联网终端安全接入方法及系统，所述方法包括:边缘计算设备分别对每一个合法感知设备进行射频辐射信号采集，得到采集结果；边缘计算设备对每个合法设备信号进行预处理，剔除离群点，然后对每一次采集信号进行数据归一化；边缘计算设备利用归一化后的数据进行特征生成，提取特征向量生成特征数据集,并将特征向量集传输到云端服务器；云端服务器选择分类算法生成数据模型，根据特征数据集对数据模型进行训练，得到决策模型传输给边缘计算设备。本发明在边缘计算侧进行数据处理和接入判断，适用于资源受限的物联网设备互联场景，具有计算复杂度低、认证准确率高的优势。
Description
技术领域
本发明涉及无线终端的安全接入，尤其是基于边缘计算的物联网终端安全接入方法及系统。
背景技术
在未来无线通信系统中，智能设备涌入到无线网络中的数量将会成指数倍增长。无论是智慧城市，智能家居，智能物流，远程医疗，工业4.0、智能电网、智能传输，都将迎来万物互联的时代。根据CISCO公司的预测，到2020年，将有260亿物联网设备接入互联网[1]。这么多无线传感器的接入，必将带来一系列的安全问题，比如，海量采集数据的安全传输、安全接入认证、访问控制管理、设备数据隐私保护、存储安全等，采用传统云计算的云端系统不能满足实时控制、网络流量负荷重、网络不稳定、控制不可靠、安全与隐私保护无法得到保障等。
将边缘计算作为物联网(IoT)设备与远端云设备的桥梁，为IoT设备提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接，实时业务，数据优化，应用智能，安全与隐私保护等方面的关键需求；边缘计算与云计算服务不同，其与接入终端的距离非常近，而且通常边缘端与终端设备只有一跳的距离，这就为采用物理特性进行安全保护提供了条件。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于边缘计算的物联网终端安全接入方法及系统，对合法感知设备的射频辐射信号进行采集，并对采集到的信号进行预处理、变换和特征提取，形成特征数据集，根据特征数据集对不同分类算法建立的模型进行训练，得到决策模型，传输给边缘计算设备，在边缘计算侧进行数据处理和接入判断，适用于资源受限的物联网设备互联场景，具有计算复杂度低、认证准确率高的优势。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于边缘计算的物联网终端安全接入方法，包括以下步骤：
S1.边缘计算设备分别对每一个合法感知设备进行射频辐射信号采集，得到采集结果，其中，对第i个合法感知设备进行采集得到的结果为Xi T＝(x＜1＞T i,x＜2＞T i,x＜3＞T i,....,x＜l＞T i)，该结果即第i个合法感知设备发出的射频辐射信号数据集，l＝(1,2,...,h)，h表示采集得到信号样本个数；
S2.边缘计算设备对每一个合法感知设备发出的射频信号数据集进行预处理和数据变换：对第i个合法感知设备发出的射频辐射信号数据集进行预处理，剔除数据集中的离群点，得到数据集并对数据集中的每一个信号样本特征进行数据归一化；
S3.对于每一个合法感知设备，边缘计算设备利用数据集中各个信号样本特征归一化后的数据进行特征生成，提取特征向量生成该合法感知设备所对应的特征向量集并将提取得到的特征向量集传输到云端服务器；
S4.云端服务器选择分类算法生成数据模型，并根据各合法感知设备对应的特征数据集T对数据模型进行训练，当训练得到的模型达到目标正确识别率时，将其作为决策模型进行输出，并传输给边缘计算设备。
其中，所述步骤S1中，对每一个合法感知设备的射频辐射信号采集包括以下子步骤：
S101.合法感知设备发送射频辐射信号；
S102.对于第i个合法感知设备，边缘计算设备进行多次信号采集，每一次采集结果作为该合法感知设备的一个信号样本；
S103.判断第i个合法感知设备的信号样本数是否大于50；
若是，对第i个合法感知设备进行信号采集得到的结果为Xi T＝(x＜1＞T i,x＜2＞T i,x＜3＞T i,....,x＜l＞T i)，其中l＝(1,2,...,h)，h表示采集得到信号样本个数，进入步骤S2；
若否，返回步骤S102，重新对第i个合法感知设备的信号样本进行采集。
其中，所述步骤S2包括以下子步骤：
S201.边缘计算设备对第i个合法感知设备发出的射频辐射信号数据集进行预处理，根据数据集求出均值标准差剔除数据集中的离群点，得到数据集
S202.对数据集中的每一个信号样本特征进行数据归一化，归一化后服从标准正态分布零均值和单位方差。
其中，所述步骤S3中，采用SVD算法进行线性变换：
其中，维度为d，W∈Rd'×d，d'＜d将数据降维：
...
为降维后的特征向量，此时维度为d'，此时特征数据集变为：
其中，所述步骤S4包括以下子步骤：
S401.利用线性一对一的SVM多分类算法、KNN分类算法、基于Adaboost的多分类算法、基于随机梯度下降的一对一SVM多分类算法和基于核估计的非线性SVM算法分别建立数据模型；
S402.将当前合法感知设备的特征数据集T作为训练数据集，判断信号样本个数是否小于100K；若是，进入步骤S403，若否，跳转至步骤S406；
S403.利用当前特征数据集对线性一对一的SVM多分类算法建立的模型进行训练，并通过已知的测试数据集对训练得到的模型进行测试，判断训练得到的模型是否能够能达到预设的目标正确识别率，若是，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备，若否，进入步骤S404；
S404.利用当前特征数据集对KNN分类算法建立的模型进行训练，并通过已知的测试数据集对训练得到的模型进行测试，判断训练得到的模型是否能够能达到预设的目标正确识别率，若是，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备，若否，进入步骤S405；
S405.利用当前特征数据集对基于Adaboost的多分类算法建立的模型进行训练，并通过已知的测试数据集对训练得到的模型进行测试，判断训练得到的模型是否能够能达到预设的目标正确识别率，若是，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备，若否，返回步骤S402，利用下一个合法感知设备的特征数据集作为训练数据集，继续进行下一轮训练；
S406.利用当前特征数据集对基于随机梯度下降的一对一SVM多分类算法建立的模型进行训练，并通过已知的测试数据集对训练得到的模型进行测试，判断训练得到的模型是否能够能达到预设的目标正确识别率，若是，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备，若否，进入步骤S407；
S407.利用当前特征数据集对基于核估计的非线性SVM算法建立的模型进行训练，并通过已知的测试数据集对训练得到的模型进行测试，判断训练得到的模型是否能够能达到预设的目标正确识别率，若是，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备，若否，返回步骤S402，利用下一个合法感知设备的特征数据集作为训练数据集，继续进行下一轮训练。
其中，云端服务器将得到的决策模型传输给边缘计算设备后，还包括接入判断步骤：当物联网终端接入时，边缘计算设备采集接入终端的射频特征，并利用决策模型对射频特征进行识别，判断接入终端是否合法，在接入终端不合法时，边缘计算设备拒绝该终端接入网络。
一种基于边缘计算的物联网终端安全接入系统，包括边缘计算设备和云端服务器；
所述边缘计算设备用于采集每一个合法感知设备的射频辐射信号，经数据预处理、数据变换和特征向量提取后，得到特征向量集，并传输给云端服务器；具体的，所述边缘计算设备包括：数据采集模块，用于对合法感知设备进行射频辐射信号采集，得到每一台合法感知设备发出的射频辐射信号数据集；数据预处理模块，用于对采集得到的数据集进行预处理，剔除数据集中的离群点；数据变换模块，用于对预处理得到的数据集进行变换，将数据集中每一个信号样本进行数据归一化；特征向量提取模块，利用归一化后的信号样本进行特征生成，提取特征向量生成特征数据集，并将特征数据集传输给云端服务器，每个特征数据集对应一台合法感知设备；存储模块，用于对提取的特征数据集和来自云端服务器的决策模型进行本地保存。所述的边缘计算设备还包括接入判断模块，用于在物联网终端接入时，采集接入终端的射频特征，并利用决策模型对射频特征进行识别，判断接入终端是否合法，在接入终端不合法时，边缘计算设备拒绝该终端接入网络。
所述云端服务器用于选择分类算法建立数据模型，并利用各个合法感知设备的特征向量集对建立的数据模型进行训练，得到决策模型，传输给边缘计算设备，作为安全接入判断的依据。所述云端服务器包括：模型建立模块，用于利用不同的分类算法，建立多个不同的数据模型；模型选择模块，根据来自边缘计算设备的特征数据集信号样本数量，对数据模型进行选择；模型训练模块，用于利用接收到的特征数据集，对选择的模型进行训练；模型测试模块，用于利用已知的测试数据集，对训练得到的模型进行测试，当模型达到预设的目标正确识别率时，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备；云端数据库，用于对决策模型和来自边缘计算设备的特征数据集进行保存。
本发明的有益效果是：本发明对合法感知设备的射频辐射信号进行采集，并对采集到的信号进行预处理、变换和特征提取，形成特征数据集，根据特征数据集对不同分类算法建立的模型进行训练，得到决策模型，传输给边缘计算设备，在边缘计算侧进行数据处理和接入判断，适用于资源受限的物联网设备互联场景，具有计算复杂度低、认证准确率高的优势；在终端节点不需要任何加密算法，所有识别算法由边缘端完成；时延小，难以伪造，决策模型生成后，传回边缘设备，当大量合法设备接入时，能快速的判定是否允许接入网络，完全能实现低时延，实时接入认证。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为分发明的系统原理框图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，一种基于边缘计算的物联网终端安全接入方法，包括以下步骤：
S1.边缘计算设备分别对每一个合法感知设备进行射频辐射信号采集，得到采集结果，其中，对第i个合法感知设备进行采集得到的结果为Xi T＝(x＜1＞T i,x＜2＞T i,x＜3＞T i,....,x＜l＞T i)，该结果即第i个合法感知设备发出的射频辐射信号数据集，l＝(1,2,...,h)，h表示采集得到信号样本个数；
S2.边缘计算设备对每一个合法感知设备发出的射频信号数据集进行预处理和数据变换：对第i个合法感知设备发出的射频辐射信号数据集进行预处理，剔除数据集中的离群点，得到数据集并对数据集中的每一个信号样本特征进行数据归一化；
S3.对于每一个合法感知设备，边缘计算设备利用数据集中各个信号样本特征归一化后的数据进行特征生成，提取特征向量生成该合法感知设备所对应的特征向量集并将提取得到的特征向量集传输到云端服务器；
S4.云端服务器选择分类算法生成数据模型，并根据各合法感知设备对应的特征数据集T对数据模型进行训练，当训练得到的模型达到目标正确识别率时，将其作为决策模型进行输出，并传输给边缘计算设备。
其中，所述步骤S1中，对每一个合法感知设备的射频辐射信号采集包括以下子步骤：
S101.合法感知设备发送射频辐射信号；
S102.对于第i个合法感知设备，边缘计算设备进行多次信号采集，每一次采集结果作为该合法感知设备的一个信号样本；
S103.判断第i个合法感知设备的信号样本数是否大于50；
若是，对第i个合法感知设备进行信号采集得到的结果为Xi T＝(x＜1＞T i,x＜2＞T i,x＜3＞T i,....,x＜l＞T i)，其中l＝(1,2,...,h)，h表示采集得到信号样本个数，进入步骤S2；
若否，返回步骤S102，重新对第i个合法感知设备的信号样本进行采集。
其中，所述步骤S2包括以下子步骤：
S201.边缘计算设备对第i个合法感知设备发出的射频辐射信号数据集进行预处理，根据数据集求出均值标准差剔除数据集中的离群点，得到数据集
S202.对数据集中的每一个信号样本特征进行数据归一化，归一化后服从标准正态分布零均值和单位方差。
其中，所述步骤S3中，采用SVD算法进行线性变换：
其中，维度为d，W∈Rd'×d，d'＜d将数据降维：
...
为降维后的特征向量，此时维度为d'，此时特征数据集变为：
其中，所述步骤S4包括以下子步骤：
S401.利用线性一对一的SVM多分类算法、KNN分类算法、基于Adaboost的多分类算法、基于随机梯度下降的一对一SVM多分类算法和基于核估计的非线性SVM算法分别建立数据模型；
S402.将当前合法感知设备的特征数据集T作为训练数据集，判断信号样本个数是否小于100K；若是，进入步骤S403，若否，跳转至步骤S406；
S403.利用当前特征数据集对线性一对一的SVM多分类算法建立的模型进行训练，并通过已知的测试数据集对训练得到的模型进行测试，判断训练得到的模型是否能够能达到预设的目标正确识别率，若是，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备，若否，进入步骤S404；
S404.利用当前特征数据集对KNN分类算法建立的模型进行训练，并通过已知的测试数据集对训练得到的模型进行测试，判断训练得到的模型是否能够能达到预设的目标正确识别率，若是，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备，若否，进入步骤S405；
S405.利用当前特征数据集对基于Adaboost的多分类算法建立的模型进行训练，并通过已知的测试数据集对训练得到的模型进行测试，判断训练得到的模型是否能够能达到预设的目标正确识别率，若是，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备，若否，返回步骤S402，利用下一个合法感知设备的特征数据集作为训练数据集，继续进行下一轮训练；
S406.利用当前特征数据集对基于随机梯度下降的一对一SVM多分类算法建立的模型进行训练，并通过已知的测试数据集对训练得到的模型进行测试，判断训练得到的模型是否能够能达到预设的目标正确识别率，若是，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备，若否，进入步骤S407；
S407.利用当前特征数据集对基于核估计的非线性SVM算法建立的模型进行训练，并通过已知的测试数据集对训练得到的模型进行测试，判断训练得到的模型是否能够能达到预设的目标正确识别率，若是，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备，若否，返回步骤S402，利用下一个合法感知设备的特征数据集作为训练数据集，继续进行下一轮训练。
其中，云端服务器将得到的决策模型传输给边缘计算设备后，还包括接入判断步骤：当物联网终端接入时，边缘计算设备采集接入终端的射频特征，并利用决策模型对射频特征进行识别，判断接入终端是否合法，在接入终端不合法时，边缘计算设备拒绝该终端接入网络。
如图2所示，一种基于边缘计算的物联网终端安全接入系统，包括边缘计算设备和云端服务器；
所述边缘计算设备用于采集每一个合法感知设备的射频辐射信号，经数据预处理、数据变换和特征向量提取后，得到特征向量集，并传输给云端服务器；具体的，所述边缘计算设备包括：数据采集模块，用于对合法感知设备进行射频辐射信号采集，得到每一台合法感知设备发出的射频辐射信号数据集；数据预处理模块，用于对采集得到的数据集进行预处理，剔除数据集中的离群点；数据变换模块，用于对预处理得到的数据集进行变换，将数据集中每一个信号样本进行数据归一化；特征向量提取模块，利用归一化后的信号样本进行特征生成，提取特征向量生成特征数据集，并将特征数据集传输给云端服务器，每个特征数据集对应一台合法感知设备；存储模块，用于对提取的特征数据集和来自云端服务器的决策模型进行本地保存。所述的边缘计算设备还包括接入判断模块，用于在物联网终端接入时，采集接入终端的射频特征，并利用决策模型对射频特征进行识别，判断接入终端是否合法，在接入终端不合法时，边缘计算设备拒绝该终端接入网络。在图2所示的架构中，当物联网终端(合法感知设备或非法接入设备)请求接入时，边缘计算设备的接入判断模块通过决策模型即可完成对物联网终端的射频特征识别，允许合法感知设备接入，拒绝非法接入设备接入网络。
所述云端服务器用于选择分类算法建立数据模型，并利用各个合法感知设备的特征向量集对建立的数据模型进行训练，得到决策模型，传输给边缘计算设备，作为安全接入判断的依据。所述云端服务器包括：模型建立模块，用于利用不同的分类算法，建立多个不同的数据模型；模型选择模块，根据来自边缘计算设备的特征数据集信号样本数量，对数据模型进行选择；模型训练模块，用于利用接收到的特征数据集，对选择的模型进行训练；模型测试模块，用于利用已知的测试数据集，对训练得到的模型进行测试，当模型达到预设的目标正确识别率时，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备；云端数据库，用于对决策模型和来自边缘计算设备的特征数据集进行保存。
综上，本发明对合法感知设备的射频辐射信号进行采集，并对采集到的信号进行预处理、变换和特征提取，形成特征数据集，根据特征数据集对不同分类算法建立的模型进行训练，得到决策模型，传输给边缘计算设备，在边缘计算侧进行数据处理和接入判断，适用于资源受限的物联网设备互联场景，具有计算复杂度低、认证准确率高的优势；在终端节点不需要任何加密算法，所有识别算法由边缘端完成；时延小，难以伪造，决策模型生成后，传回边缘设备，当大量合法设备接入时，能快速的判定是否允许接入网络，完全能实现低时延，实时接入认证。在物联网接入频段协议众多的情况下，在信号层面就能解决安全接入问题，无需了解具体协议，降低了复杂度，特别适用于5G网络中资源受限的物联网设备互联。
Claims (10)
1.一种基于边缘计算的物联网终端安全接入方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.边缘计算设备分别对每一个合法感知设备进行射频辐射信号采集，得到采集结果，其中，对第i个合法感知设备进行采集得到的结果为Xi T＝(x＜1＞T i,x＜2＞T i,x＜3＞T i,....,x＜l＞T i)，该结果即第i个合法感知设备发出的射频辐射信号数据集，l＝(1,2,...,h)，h表示采集得到信号样本个数；
S2.边缘计算设备对每一个合法感知设备发出的射频信号数据集进行预处理和数据变换：对第i个合法感知设备发出的射频辐射信号数据集Xi T进行预处理，剔除数据集Xi T中的离群点，得到数据集并对数据集中的每一个信号样本特征进行数据归一化；
S3.对于每一个合法感知设备，边缘计算设备利用数据集中各个信号样本特征归一化后的数据进行特征生成，提取特征向量生成该合法感知设备所对应的特征向量集并将提取得到的特征向量集传输到云端服务器；
S4.云端服务器选择分类算法生成数据模型，并根据各合法感知设备对应的特征数据集T对数据模型进行训练，当训练得到的模型达到目标正确识别率时，将其作为决策模型进行输出，并传输给边缘计算设备。
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的物联网终端安全接入方法，其特征在于：所述步骤S1中，对每一个合法感知设备的射频辐射信号采集包括以下子步骤：
S101.合法感知设备发送射频辐射信号；
S102.对于第i个合法感知设备，边缘计算设备进行多次信号采集，每一次采集结果作为该合法感知设备的一个信号样本；
S103.判断第i个合法感知设备的信号样本数是否大于50；
若是，对第i个合法感知设备进行信号采集得到的结果为Xi T＝(x＜1＞T i,x＜2＞T i,x＜3＞T i,....,x＜l＞T i)，其中l＝(1,2,...,h)，h表示采集得到信号样本个数，进入步骤S2；
若否，返回步骤S102，重新对第i个合法感知设备的信号样本进行采集。
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的物联网终端安全接入方法，其特征在于：所述步骤S2包括以下子步骤：
S201.边缘计算设备对第i个合法感知设备发出的射频辐射信号数据集Xi T进行预处理，根据数据集Xi T求出均值标准差剔除数据集Xi T中的离群点，得到数据集
S202.对数据集中的每一个信号样本特征进行数据归一化，归一化后服从标准正态分布零均值和单位方差。
4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的物联网终端安全接入方法，其特征在于：所述步骤S3中，采用SVD算法进行线性变换：
其中，维度为d，W∈Rd'×d，d'＜d将数据降维：
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5.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的物联网终端安全接入方法，其特征在于：所述步骤S4包括以下子步骤：
S401.利用线性一对一的SVM多分类算法、KNN分类算法、基于Adaboost的多分类算法、基于随机梯度下降的一对一SVM多分类算法和基于核估计的非线性SVM算法分别建立数据模型；
S402.将当前合法感知设备的特征数据集T作为训练数据集，判断信号样本个数是否小于100K；若是，进入步骤S403，若否，跳转至步骤S406；
S403.利用当前特征数据集对线性一对一的SVM多分类算法建立的模型进行训练，并通过已知的测试数据集对训练得到的模型进行测试，判断训练得到的模型是否能够能达到预设的目标正确识别率，若是，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备，若否，进入步骤S404；
S404.利用当前特征数据集对KNN分类算法建立的模型进行训练，并通过已知的测试数据集对训练得到的模型进行测试，判断训练得到的模型是否能够能达到预设的目标正确识别率，若是，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备，若否，进入步骤S405；
S405.利用当前特征数据集对基于Adaboost的多分类算法建立的模型进行训练，并通过已知的测试数据集对训练得到的模型进行测试，判断训练得到的模型是否能够能达到预设的目标正确识别率，若是，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备，若否，返回步骤S402，利用下一个合法感知设备的特征数据集作为训练数据集，继续进行下一轮训练；
S406.利用当前特征数据集对基于随机梯度下降的一对一SVM多分类算法建立的模型进行训练，并通过已知的测试数据集对训练得到的模型进行测试，判断训练得到的模型是否能够能达到预设的目标正确识别率，若是，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备，若否，进入步骤S407；
S407.利用当前特征数据集对基于核估计的非线性SVM算法建立的模型进行训练，并通过已知的测试数据集对训练得到的模型进行测试，判断训练得到的模型是否能够能达到预设的目标正确识别率，若是，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备，若否，返回步骤S402，利用下一个合法感知设备的特征数据集作为训练数据集，继续进行下一轮训练。
6.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的物联网终端安全接入方法，其特征在于：云端服务器将得到的决策模型传输给边缘计算设备后，还包括接入判断步骤：当物联网终端接入时，边缘计算设备采集接入终端的射频特征，并利用决策模型对射频特征进行识别，判断接入终端是否合法，在接入终端不合法时，边缘计算设备拒绝该终端接入网络。
7.一种基于边缘计算的物联网终端安全接入系统，其特征在于：包括边缘计算设备和云端服务器；
所述边缘计算设备用于采集每一个合法感知设备的射频辐射信号，经数据预处理、数据变换和特征向量提取后，得到特征向量集，并传输给云端服务器；
所述云端服务器用于选择分类算法建立数据模型，并利用各个合法感知设备的特征向量集对建立的数据模型进行训练，得到决策模型，传输给边缘计算设备，作为安全接入判断的依据。
8.根据权利要求7所述的一种基于边缘计算的物联网终端安全接入系统，其特征在于：所述边缘计算设备包括：
数据采集模块，用于对合法感知设备进行射频辐射信号采集，得到每一台合法感知设备发出的射频辐射信号数据集；
数据预处理模块，用于对采集得到的数据集进行预处理，剔除数据集中的离群点；
数据变换模块，用于对预处理得到的数据集进行变换，将数据集中每一个信号样本进行数据归一化；
特征向量提取模块，利用归一化后的信号样本进行特征生成，提取特征向量生成特征数据集，并将特征数据集传输给云端服务器，每个特征数据集对应一台合法感知设备；
存储模块，用于对提取的特征数据集和来自云端服务器的决策模型进行本地保存。
9.根据权利要求7所述的一种基于边缘计算的物联网终端安全接入系统，其特征在于：所述云端服务器包括：
模型建立模块，用于利用不同的分类算法，建立多个不同的数据模型；
模型选择模块，根据来自边缘计算设备的特征数据集信号样本数量，对数据模型进行选择；
模型训练模块，用于利用接收到的特征数据集，对选择的模型进行训练；
模型测试模块，用于利用已知的测试数据集，对训练得到的模型进行测试，当模型达到预设的目标正确识别率时，将训练得到的模型作为决策模型输出，并传输给边缘计算设备；
云端数据库，用于对决策模型和来自边缘计算设备的特征数据集进行保存。
10.根据权利要求7所述的一种基于边缘计算的物联网终端安全接入系统，其特征在于：所述的边缘计算设备还包括接入判断模块，用于在物联网终端接入时，采集接入终端的射频特征，并利用决策模型对射频特征进行识别，判断接入终端是否合法，在接入终端不合法时，边缘计算设备拒绝该终端接入网络。
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