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12. TinyML输入异常防护：传感器欺骗和边界值检查

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
传感器欺骗概述
定义 · 常见攻击场景（如物理篡改 · 信号注入
传感器欺骗概述定义
03
边界值检查基础
什么是边界值 · 有效范围 · 数据类型限制
边界值检查基础什么是边界值
04
传感器数据特性
常见传感器（加速度计 · 温度 · 光感
传感器数据特性常见传感器
05
输入异常类型分类
离群值 · 突变 · 饱和
输入异常类型分类离群值
06
欺骗攻击案例分析
真实世界中的传感器欺骗案例（如智能家… · 可穿戴设备 · 工业监测）及攻击路径
欺骗攻击案例分析真实世界
07
边界值检查方法
静态范围检查 · 动态阈值 · 基于统计的上下界
边界值检查方法静态范围检查
08
数据有效性验证
校验和 · CRC · 时间戳合理性
数据有效性验证校验
09
异常检测基础
统计方法（均值 · 方差 · Z-score）
异常检测基础统计方法
10
轻量级异常检测算法
适合MCU的算法（如极简KNN · 决策树 · 阈值规则引擎）及内存/计算开销分析
轻量级异常检测算…MCU
11
传感器欺骗检测技术
基于物理模型 · 基于一致性（多传感器冗余） · 基于历史模式（时序预测）的检测
传感器欺骗检测技…基于物理模型
12
输入预处理与清洗
滤波（中值 · 低通） · 去噪
输入预处理清洗
13
TinyML模型鲁棒性增强
对抗训练 · 输入扰动容忍 · 模型输出置信度校准
TinyML模型鲁棒性增强
14
边界值检查实战
在Arduino/ESP32上实现传… · 代码示例与测试
边界值检查实战Arduino/ESP3…
15
异常检测实战
使用TinyML框架（如Tensor…
异常检测实战TinyML
16
传感器欺骗检测实战
模拟攻击（如磁场干扰 · 温度突变）并实现检测逻辑 · 评估效果
传感器欺骗检测实…模拟攻击
17
多传感器融合防护
利用多个传感器交叉验证 · 设计投票或加权机制提高抗欺骗能力
多传感器融合防护利用多个传感器交…
18
时间序列异常检测
滑动窗口 · 趋势分析 · 季节性分解在TinyML中的简化实现
时间序列异常检测滑动窗口
19
资源受限下的权衡
精度与内存/功耗的平衡 · 如何选择合适防护策略
资源受限下的权衡精度
20
常见陷阱与误区
过度过滤导致误报 · 边界设置过宽失效 · 忽略传感器老化等
常见陷阱误区
21
测试与验证方法
单元测试 · 模糊测试 · 对抗样本测试
测试验证方法
22
案例实战
智能家居温控系统——防止温度传感器欺…
案例实战智能家居温控系统
23
案例实战
可穿戴设备步数计数器——防止加速度计…
案例实战可穿戴设备步数计…
24
案例实战
工业设备振动监测——边界值检查与异常…
案例实战工业设备振动监测
25
案例实战
农业环境监测——多传感器融合防护极端…
案例实战农业环境监测
26
安全生命周期管理
固件更新 · 传感器校准 · 日志记录与审计
安全生命周期管理固件更新
27
与云端协同
边缘端初步过滤 · 云端深度分析 · 如何设计分层防护
云端协同边缘端初步过滤
28
综合项目
设计一个完整的TinyML输入异常防… · 从需求分析到部署
综合项目TinyML
29
课程总结
核心要点回顾 · 最佳实践 · 常见问题解答
课程总结核心要点回顾
30
进阶学习路径
推荐资源 · 开源项目 · 研究
进阶学习路径推荐资源