一种基于机器学习的边缘计算克隆节点识别方法

本发明公开了一种基于机器学习的边缘计算克隆节点识别方法，包括以下步骤：S1.合法节点与边缘计算节点进行上层认证；S2.提取合法节点i和未知节点j的身份声明信息；S3.比较i,j节点的ID是否一致，若一致则进入步骤S4.若不一致，返回步骤S2；S4.提取i,j节点的信道信息，利用检验统计量计算相关程度，并判断是否是克隆节点，若是，进入步骤S5，若否，返回步骤S2；S5.生成数据集T；S6.采用机器学习算法中的分类算法，根据二分类的数据集进行训练，直到生成满足识别率达标的模型；S7.边缘计算节点利用达到要求的模型对新未知节点u，识别节点身份。本发明提供了一种基于机器学习的边缘计算克隆节点识别方法，适用于边缘计算场景，具有识别率高的优势。