边缘计算将原有的云计算模型的部分或者全部计算任务迁移到网络边缘设备上,降低了云计算中心的计算负载,减缓了网络拥塞。但是,边缘计算靠近节点,使得边缘计算节点也面临着一系列的安全挑战,如克隆节点攻击。由于克隆节点拥有与合法节点相同的ID和密钥信息等,所以传统的基于密码学的认证机制无法识别出克隆节点。采用基于信道信息的克隆节点判别方法可以识别克隆节点,但是其门限难以获取和确定,影响了识别准确率。为解决上述问题,提出一种基于神经网络的边缘计算克隆节点识别方法。首先,利用基于信道信息的克隆节点识别方法识别出克隆节点;其次,利用神经网络算法对合法节点和克隆节点的信道信息进行训练和测试,生成达到识别率的模型;最后,采集未知节点的信道信息进行识别。此方法结合克隆节点识别方法和神经网络,将其应用在边缘计算中,保护了边缘计算节点安全,解决了判决门限难以确定的问题,具有时延小、处理速度较快、识别准确率较高的优势。