一种移动平台的数据真值确定方法、装置及电子设备与流程

1.本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种移动平台的数据真值确定方法、装置及电子设备。


背景技术：

2.在移动大数据时代中，移动平台积累存储了大量的种类繁杂且结构各异的数据，为了减少数据的冗余和降低存储空间的成本，通常需要将数据进行必要的清洗之后再导入到移动存储平台中。
3.当移动平台中的数据具有多个来源时，数据清洗的过程中往往存在数据冲突的问题。为了从多来源的数据中确定数据真值，通常是将不同来源的信息中相互冲突的数据通过平均值或中位数作为其数据真值。然而，通过此方法确定数据真值的准确性较低，能移动存储平台的数据真值与事实真值偏差较大，导致应用该数据真值的效果也变差，例如应用该数据真值进行移动客户产品推荐的效果也较差。


技术实现要素：

4.为了解决移动平台中数据清洗过程中难以准确地确定数据真值，导致应用数据真值的效果较差的问题，本发明提供一种移动平台的数据真值确定方法、装置及电子设备。
5.第一方面，本发明提供一种移动平台的数据真值确定方法，包括：
6.s02:对描述同一对象的冲突数据，针对所有数据源及所有对象，以数据源的权重为优化变量，构建以优化函数f，其中，所述数据源的权重由观测值的概率密度分布计算得到，所述观测值为所述数据源提供至所述对象的冲突数据；
7.s04:针对每一对象，基于所述数据源的权重和每一所述观测值的可靠度计算所述观测值的组可靠度，其中，每一所述观测值的可靠度由所述数据源的概率密度分布中得到；
8.s06:根据所述观测值的组可靠度，更新所有数据源的权重并更新真值；
9.s08:根据更新后的所有数据源的权重，计算优化函数f的f值，根据得到的f值判断优化函数f是否收敛，若不收敛，返回s04继续执行；若收敛，则以当前的真值为目标对象真值。
10.第二方面，本发明提供一种移动平台的数据真值确定装置，包括：
11.构建与初始化模块，用于对描述同一对象的冲突数据，针对所有数据源及所有对象，以数据源的权重为优化变量，构建以优化函数f，其中，所述数据源的权重由观测值的概率密度分布计算得到，所述观测值为所述数据源提供至所述对象的冲突数据；
12.观测值可靠度计算模块，用于针对每一对象，基于所述数据源的权重和每一所述观测值的可靠度计算所述观测值的组可靠度，其中，每一所述观测值的可靠度由所述观测值的概率密度分布中得到；
13.真值更新模块，用于根据所述观测值的组可靠度，更新所有数据源的权重并更新真值；
14.收敛判断模块，用于根据更新后的所有数据源的权重，计算优化函数f的f值，根据得到的f值判断优化函数f是否收敛，若不收敛，返回s04继续执行；若收敛，则以当前的真值为目标对象真值。第三方面，本发明提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的方法的步骤。
15.第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述的方法的步骤。
16.本发明提供的移动平台的数据真值确定方法，初始时根据观测值的概率密度分布计算得到数据源的权重，并构建以数据源的权重为优化变量的优化函数f，此后，通过迭代的方法更新数据源的权重、观测值的组可靠度和真值，直到判断优化函数收敛后，确定当前真值为目标真值。由于本发明中对数据源的权重，以及每一观测值的可靠度就行评估优化，即对所有数据源的权重和所有观测值的可靠度均进行区别对待，从而使得移动平台中数据真值的确定方法更加准确，即移动存储平台中存储的数据真值更接近事实真值，从而移动平台应用该数据真值的效果也会更好。
附图说明
17.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
18.图1为本发明实施一中移动平台的数据真值确定方法的流程示意图；
19.图2为图1中s04的详细流程示意图；
20.图3为图1中s06的一种详细流程示意图；
21.图4为图1中s06的另一种详细流程示意图；
22.图5为本发明实施例三中移动平台的数据真值确定装置的模块示意图；
23.图6为本发明一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
24.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
25.在这个信息爆炸的时代，针对同一对象，可以从多个数据源源中收集到观测值。在移动平台中，例如，通过不同移动信号基站收到的同一客户移动信号信息、从不同客户收集的产品评级分数。但是，这些观测值通常不一致，来源于不同数据源的观测值之间往往存在数据冲突。因此，如何整合和总结多来源提供的观测值以确定数据真值成为一个挑战。目前在确定数据真值的方法中，通常认为所有的数据源都同样可靠，导致数据真值与事实真值偏差较大，从而对数据的应用效果较差，例如持续发出的错误传感器错误信息，或在网络上传播虚假信息的垃圾邮件，或者客户移动信号信息错误，或者产品评级分数不准确，或者移动客户产品推荐的效果不佳等等。为此，本发明实施例提供一种移动平台的数据真值确定方法。
26.实施例一
27.图1为本发明一示范性实施例中移动平台的数据真值确定方法的流程图。本发明实施例一中的执行主体可以是服务器或终端，数据真值确定方法流程包括以下步骤。
28.s02:对描述同一对象的冲突数据，针对所有数据源及所有对象，以数据源的权重为优化变量，构建以优化函数f，其中，所述数据源的权重由观测值的概率密度分布计算得到，所述观测值为所述数据源提供至所述对象的冲突数据；
29.s04:针对每一对象，基于所述数据源的权重和每一所述观测值的可靠度计算所述观测值的组可靠度，其中，每一所述观测值的可靠度由所述观测值的概率密度分布中得到；
30.s06:根据所述观测值的组可靠度，更新所有数据源的权重并更新真值；
31.s08:根据更新后的所有数据源的权重，计算优化函数f的f值，根据得到的f值判断优化函数f是否收敛，若不收敛，返回s04继续执行；若收敛，则以当前的真值为目标对象真值。
32.本发明实施例一的数据平台的数据真值的确定方法中，对数据源的权重，以及每一观测值的可靠度就行评估优化，即对所有数据源的权重和所有观测值的可靠度均进行区别对待，从而使得移动平台中数据真值的确定方法更加准确，即移动存储平台中存储的数据真值更接近事实真值，从而移动平台应用该数据真值的效果也会更好。其中，事实真值是指一组观测值中的正确真值。。
33.其中，在s02之前还可以包括s01：获取来自不同数据源的冲突数据。当然，本发明实施例的目的也是从冲突数据中确定真值。例如，一个对象中的观测值集合{x1，x2,
……
,x
i
,i∈n}，其中，观测值集合内的观测值来自于n个数据源。
34.在s02中，观测值的概率密度由核密度函数计算得到，其中，核密度函数中输入值包括高斯核函数。
35.具体的，核密度函数为：其中，是第i个数据源的窗宽为h
i
(h
i
>0)的一个核函数，其中窗宽可以根据实验得出，初步可以取mad(median absolute deviation，绝对中位差)作为窗宽。该核函数被保证估计为一概率密度函数的前提条件，需满足以下条件：
36.k(x)≥0，∫k(x)dx＝1。
37.上述核函数可以为高斯核函数，则对应的高斯核函数为：
38.式中，x
*
指一个对象的观测值集合中所有观测值的平均值或中位数，即以该平均值或中位数为高斯核函数的初始值；h
i
为第i个数据源的窗宽，h为高斯核函数中默认的数据源窗宽，可以是所有数据源窗宽的平均值、中位数或绝对中位差。
39.由此，在s02中可以基于上述核密度函数获得一个对象中的观测值集合{x1，x2,
……
,x
i
,i∈n}的概率密度分布p(x)，也可以将概率密度分布设置为均匀分布，也就是所有观测值的可靠度相同(即所有数据源的概率值相同)。其中，观测值的可靠度φ
i
(x
i
)可以通过概率密度分布p(x)查询得到。
40.在s02中，优化函数f为损失函数，所述损失函数为：
[0041][0042]
上式中，l1,l2…
l
m
指所有对象；p1,p2…
p
n
指所有数据源；其中n
j
是数据源s
j
(第j个数据源)提供给对象j的所有观测值数量；x
ij
为第i个数据源提供给第j个对象的观测值，φ
j
(x
ij
)为第i个数据源提供给第j个对象的观测值的可靠度；p
i
为第i个数据源的概率密度，可依据上述核密度函数求得；lj为针对第j个对象的观测值的组可靠度，
[0043]
w
ij
为第j个对象提供观测值的第i个数据源的权重，具体由下式得到：其中i＝1，2
……
n；j＝1，2
……
m。
[0044]
如图2所示，在s04中，具体包括s041和s042。
[0045]
s041:对每一所述数据源的权重和对应的每一所述观测值的可靠度的分别进行乘积。
[0046]
s042:对所述乘积的结果进行加权平均法计算得到所述观测值的组可靠度。
[0047]
如上分析，针对第j个对象，其中其观测值的组可靠度如下：
[0048][0049]
其中，w
ij
为第j个对象提供观测值的第i个数据源的权重，φ
j
(x
ij
)为第i个数据源提供给第j(j＝1,2,
…
m)个对象的观测值的可靠度。
[0050]
如图3所示，在s06中，可以包括s061、s062和s063，以更新数据源的权重。
[0051]
s061:更新优化函数f中的观测值的组可靠度。即更新上述中的lj。
[0052]
s062:对所述优化函数进行拉格朗日乘数法运算，更新所述对象中观测值的概率密度分布。对上式进行拉格朗日乘数法运算，生成新的优化函数：由此计算得到更新的对象中观测值的概率密度分布如下：
[0053][0054]
s063:根据更新后的所述观测值的概率密度分布，更新所有所述数据源的权重。
[0055]
即由计算更新后的数据源的权重。
[0056]
如图4所示，在s06中还可以包括s064、s065、s066和s067以更新真值。
[0057]
s064:针对每一对象，依次对每一所述观测值的数据源的权重、所述观测值的组可靠度和对应的所述观测值相乘得到一组第一乘积值；
[0058]
s065:依次对每一所述观测值的数据源的权重和所述观测值的组可靠度相乘得到一组第二乘积值。
[0059]
s066:将所有所述第一乘积值相加得到第一值，将所有所述第二乘积值相加得到第二值。
[0060]
s067:所述第一值与所述第二值的比值为所述真值。
[0061]
即第j个对象的真值由下式得到：
[0062][0063]
最后，在s08,当确定优化函数f的f值不再改变时，即认为优化函数f收敛，以第j个对象中当前获得的真值为其目标真值。否则，继续重复s04和s06。
[0064]
通过本发明实施例，可以确定如何精细并准确地从多来源的观测值中确定对象的真值。
[0065]
具体而言，本发明实施例提供的移动平台的数据真值确定方法，根据移动平台中不同的应用，对象和数据源可以均不相同，自然地，冲突数据的类型也不相同。例如应用于确定产品评级分数，对象为产品，则数据源是不同的客户，观测值为不同客户提供的分数，目标真值为产品的评级分数；例如应用于移动客户产品推荐，对象为移动客户，数据源是不同的产品，观测值可以是移动客户在不同的产品上停留或关注的时间等，目标真值为应推荐给用户的产品；例如应用于移动信号信息确认，对象为移动客户，数据源是不同的移动基站，观测值可以是移动基站发送的信号信息等，目标真值为最终发送给移动客户的移动信号信息真值，即从多个移动基站发送的移动信号信息中确定最终发送给移动客户的移动信号信息真值。
[0066]
实施例二
[0067]
本发明实施例二提供一种具体的应用，即提供一种移动平台的数据真值确定方法，例如当接收到的冲突信息是关于目标用户的移动信号信息时，为了确定目标客户的移动信号信息的真值。具体包括以下步骤：
[0068]
s21:接收不同移动基站发送的关于目标客户的移动信号信息。
[0069]
s22:对描述同一目标客户的移动信号信息，针对所有移动基站及所有目标客户，以各移动基站为优化变量，构建以优化函数f，其中，所述移动基站的权重由移动基站发送的信息的概率密度分布计算得到。
[0070]
s24:针对同一移动信号信息，基于所述移动基站的权重和每一所述移动基站发送的信息的可靠度计算所述目标客户的移动信号信息的组可靠度，其中，每一所述移动基站发送的信息的可靠度由移动基站发送的信息的概率密度分布得到。
[0071]
s26:根据所述目标客户的移动信号信息的组可靠度，更新所有移动基站的权重并更新目标客户的移动信号信息真值。
[0072]
s28:根据更新后的所有移动基站的权重，计算优化函数f的f值，根据得到的f值判断优化函数f是否收敛，若不收敛，返回s04继续执行；若收敛，则以当前的真值为目标用户的移动信号信息真值。
[0073]
由此，利用上述真值确定方法，从来自多个不同移动基站发送的关于目标客户的移动信号信息中，确定目标用户的移动信号信息真值，从而使得目标用户能够接收到更准确的信号信息。
[0074]
此外，s22、s24、s26和s28中的具体流程可以参实施例一，在此不再赘述。
[0075]
实施例三
[0076]
以上为本发明实施例提供的移动平台的数据真值确定的方法，基于同样的思路，本发明实施例还提供一种数据真值确定装置，如图5所示。
[0077]
该物联网的安全监测装置500包括：构建与初始化模块501、观测值可靠度计算模块502、真值更新模块503、收敛判断模块504。其中：构建与初始化模块501，用于对描述同一对象的冲突数据，针对所有数据源及所有对象，以数据源的权重为优化变量，构建以优化函数f，其中，所述数据源的权重由观测值的概率密度分布计算得到，所述观测值为所述数据源提供至所述对象的冲突数据。观测值可靠度计算模块502，用于针对每一对象，基于所述数据源的权重和每一所述观测值的或可靠度计算所述观测值的组可靠度，其中，每一所述观测值的可靠度由所述观测值的概率密度分布中得到。真值更新模块503，用于根据所述观测值的组可靠度，更新所有数据源的权重并更新真值。收敛判断模块，用于根据更新后的所有数据源的权重，计算优化函数f的f值，根据得到的f值判断优化函数f是否收敛，若不收敛，返回s04继续执行；若收敛，则以当前的真值为目标对象真值。
[0078]
可选地，作为一个实施例，所述数据真值确定装置还包括冲突数据接收模块，用于获取来自不同数据源的冲突数据。
[0079]
本发明实施例中，构建与初始化模块501还用于初始化数据源的权重，具体的，在初始化时，可以将所有所述观测值的可靠度设置成相同。
[0080]
本发明实施例中，观测值可靠度计算模块502具体用于：对每一所述数据源的权重和对应的每一所述观测值的可靠度的分别进行乘积；对所述乘积的结果进行加权平均法计算得到所述观测值的组可靠度。
[0081]
本发明实施例中，真值更新模块503可以具体用于:更新优化函数f中的观测值的组可靠度；对所述优化函数进行拉格朗日乘数法运算，更新所述对象中观测值的概率密度分布；根据更新后的所述观测值的概率密度分布，更新所有所述数据源的权重。
[0082]
可选的，真值更新模块503还可以具体用于：针对每一对象，依次对每一所述观测值的数据源的权重、所述观测值的组可靠度和对应的所述观测值相乘得到一组第一乘积值；依次对每一所述观测值的数据源的权重和所述观测值的组可靠度相乘得到一组第二乘积值；将所有所述第一乘积值相加得到第一值，将所有所述第二乘积值相加得到第二值；所述第一值与所述第二值的比值为所述真值。
[0083]
在构建与初始化模块501中，所述观测值的概率密度分布由核密度函数计算得到，所述核密度函数中输入值包括高斯核函数。
[0084]
本发明实施例提供一种数据真值确定装置500，本发明实施例提供的数据真值确定装置还可以执行图1中数据真值确定装置执行的方法，并实现数据真值确定装置在图1所
示实施例的功能，在此不再赘述。
[0085]
实施例四
[0086]
图6为实现本发明各个实施例的一种电子设备的硬件结构示意图，
[0087]
该电子设备600包括但不限于：射频单元601、网络模块602、音频输出单元603、输入单元604、传感器605、显示单元606、用户输入单元607、接口单元608、存储器609、处理器610、以及电源611等部件。本领域技术人员可以理解，图6中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。在本发明实施例中，电子设备包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载终端、可穿戴设备、以及计步器等。
[0088]
其中，处理器610，用于获取物联网设备的交互数据；
[0089]
处理器610，还用于根据所述交互数据判断所述物联网设备的交互频次是否超过安全上限值；
[0090]
处理器610，还用于如果是，则输出告警信息。
[0091]
此外，处理器610，还用于获取所述物联网设备的历史数据训练集，所述历史数据训练集包括历史上预设时间粒度内的交互频次；
[0092]
另外，所述处理器610，还用于将所述历史数据训练集输入大数据算法预测模型，得到所述预设时间粒度内的预测值；
[0093]
此外，处理器610，还用于根据所述预测值和所述历史数据训练集对应的残差，计算得到所述安全上限值。
[0094]
另外，所述处理器610，还用于当所述服务端设备的交互频次未超过安全上限值时，判断所述交互数据的地址信息是否包括在安全服务库中；
[0095]
此外，处理器610，还用于如果否，则输出告警信息。
[0096]
另外，所述处理器610，还用于获取所述服务端设备的历史安全服务数据，所述历史安全服务数据包括安全连接对应的地址信息；
[0097]
此外，处理器610，还用于存储所述地址信息生成所述安全服务库。
[0098]
另外，所述处理器610，还用于基于所述交互数据，统计所述物联网设备在预设时间粒度内的交互频次；
[0099]
此外，处理器610，还用于判断所述交互频次是否超过所述预设时间粒度内的安全上限值。
[0100]
另外，所述处理器610，还用于将所述告警信息发送至目标分析对象，所述告警信息包括：告警时间、告警类型和告警内容。
[0101]
本发明实施例提供一种电子设备，通过获取物联网设备的交互数据，并根据交互数据判断物联网设备的交互频次是否超过安全上限值，当超过安全上限值时进行告警，可以对物联网终端侧和服务侧的物联网安全进行自动智能监测，提高了安全问题的定位精准度，实现物联网安全问题定位监测的智能自动化分析输出，降低了人力需求。
[0102]
应理解的是，本发明实施例中，射频单元601可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将来自基站的下行数据接收后，给处理器610处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元601包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元601还可以通过无线通信系统与网络和其他电
子设备通信。
[0103]
电子设备通过网络模块602为用户提供了无线的宽带互联网访问，如帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等。
[0104]
音频输出单元603可以将射频单元601或网络模块602接收的或者在存储器609中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元603还可以提供与电子设备600执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元603包括扬声器、蜂鸣器以及受话器等。
[0105]
输入单元604用于接收音频或视频信号。输入单元604可以包括图形处理器(graphics processing unit，gpu)6051和麦克风6042，图形处理器6051对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元606上。经图形处理器6051处理后的图像帧可以存储在存储器609(或其它存储介质)中或者经由射频单元601或网络模块602进行发送。麦克风6042可以接收声音，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元601发送到移动通信基站的格式输出。
[0106]
电子设备600还包括至少一种传感器605，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板6061的亮度，接近传感器可在电子设备600移动到耳边时，关闭显示面板6061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别电子设备姿态(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；传感器605还可以包括指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等，在此不再赘述。
[0107]
显示单元606用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元606可包括显示面板6061，可以采用液晶显示器(liquid crystal display，lcd)、有机发光二极管(organic light-emitting diode,oled)等形式来配置显示面板6061。
[0108]
用户输入单元607可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元607包括触控面板6071以及其他输入设备6072。触控面板6071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板6071上或在触控面板6071附近的操作)。触控面板6071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器610，接收处理器610发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板6071。除了触控面板6071，用户输入单元607还可以包括其他输入设备6072。具体地，其他输入设备6072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。
[0109]
进一步的，触控面板6071可覆盖在显示面板6061上，当触控面板6071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器610以确定触摸事件的类型，随后处理器610根据触摸事件的类型在显示面板6061上提供相应的视觉输出。虽然在图6中，触控面板6071与显示
面板6061是作为两个独立的部件来实现电子设备的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板6071与显示面板6061集成而实现电子设备的输入和输出功能，具体此处不做限定。
[0110]
接口单元608为外部装置与电子设备600连接的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(i/o)端口、视频i/o端口、耳机端口等等。接口单元608可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到电子设备600内的一个或多个元件或者可以用于在电子设备600和外部装置之间传输数据。
[0111]
存储器609可用于存储软件程序以及各种数据。存储器609可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器609可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
[0112]
处理器610是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器609内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器609内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。处理器610可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器610可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器610中。
[0113]
电子设备600还可以包括给各个部件供电的电源611(比如电池)，优选的，电源611可以通过电源管理系统与处理器610逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
[0114]
优选的，本发明实施例还提供一种电子设备，包括处理器610，存储器609，存储在存储器609上并可在所述处理器610上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器610执行时实现上述物联网的安全监测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
[0115]
实施例五
[0116]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述物联网的安全监测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(read-only memory，简称rom)、随机存取存储器(random acgess memory，简称ram)、磁碟或者光盘等。
[0117]
本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，通过获取物联网设备的交互数据，并根据交互数据判断物联网设备的交互频次是否超过安全上限值，当超过安全上限值时进行告警，可以对物联网终端侧和服务侧的物联网安全进行自动智能监测，提高了安全问题的定位精准度，实现物联网安全问题定位监测的智能自动化分析输出，降低了人力需求。
[0118]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实
施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0119]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0120]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0121]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0122]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0123]
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flashram)。内存是计算机可读介质的示例。
[0124]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的定界，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0125]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0126]
本领域技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形
式。
[0127]
以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。