摘要
本申请公开了一种边缘设备的异常监测方法、装置和系统,所述方法包括:获取与边缘设备相关的网络协议特征向量和视觉物理特征向量;将网络协议特征向量和视觉物理特征向量输入至预设的Transformer模型进行跨模态特征融合,得到网络协议特征向量和视觉物理特征向量在共享向量空间中的向量表示;基于网络协议特征向量在共享向量空间中的向量表示和视觉物理特征向量在共享向量空间中的向量表示,计算得到目标相似度得分;将目标相似度得分输入至预设的强化学习模型中,强化学习模型基于动态阈值机制对目标相似度得分进行判断,在目标相似度得分小于或等于动态阈值的情况下,确定边缘设备处于异常状态。这样能够增强对边缘设备异常行为的监测能力。