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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院申請(qǐng)的專(zhuān)利工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的安全態(tài)勢(shì)感知方法及平臺(tái)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119402288B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411955599.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L9/40；該發(fā)明授權(quán)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的安全態(tài)勢(shì)感知方法及平臺(tái)是由劉如才;鄭若楠;朱浩;薛強(qiáng);劉杰;王辰菲設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的安全態(tài)勢(shì)感知方法及平臺(tái)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的安全態(tài)勢(shì)感知方法及平臺(tái)，涉及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢(shì)感知相關(guān)領(lǐng)域，該方法包括：定點(diǎn)監(jiān)測(cè)采集自動(dòng)化產(chǎn)線內(nèi)多個(gè)焊接設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)；定點(diǎn)采集多個(gè)焊接設(shè)備的通信數(shù)據(jù)；基于設(shè)備?流量異常關(guān)聯(lián)圖譜，根據(jù)多個(gè)設(shè)備狀態(tài)特征集和多個(gè)通信流量特征集進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊和異常聯(lián)動(dòng)分析，若存在雙重異常，生成風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)；持續(xù)接收預(yù)定時(shí)區(qū)內(nèi)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常定位和特征分析，構(gòu)建異常分布拓?fù)?；進(jìn)行潛在攻擊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，輸出潛在攻擊模式和潛在風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。解決了現(xiàn)有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下安全態(tài)勢(shì)感知存在的時(shí)效性，全面性和準(zhǔn)確性不足的技術(shù)問(wèn)題，達(dá)到了提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的時(shí)效性、全面性和準(zhǔn)確性的技術(shù)效果。

本發(fā)明授權(quán)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的安全態(tài)勢(shì)感知方法及平臺(tái)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的安全態(tài)勢(shì)感知方法，其特征在于，方法包括：通過(guò)設(shè)備監(jiān)控單元，定點(diǎn)監(jiān)測(cè)采集自動(dòng)化產(chǎn)線內(nèi)多個(gè)焊接設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，獲取多個(gè)設(shè)備狀態(tài)特征集傳輸至云端服務(wù)器；通過(guò)流量監(jiān)控單元，定點(diǎn)采集所述多個(gè)焊接設(shè)備的通信數(shù)據(jù)，獲取多個(gè)通信流量特征集傳輸至云端服務(wù)器；在云端服務(wù)器，基于設(shè)備-流量異常關(guān)聯(lián)圖譜，根據(jù)所述多個(gè)設(shè)備狀態(tài)特征集和多個(gè)通信流量特征集進(jìn)行時(shí)空對(duì)齊和異常聯(lián)動(dòng)分析，若存在雙重異常，則生成風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)并發(fā)送至一線管理平臺(tái)；若所述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)不為0，持續(xù)接收預(yù)定時(shí)區(qū)內(nèi)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常定位和特征分析，構(gòu)建異常分布拓?fù)?；根?jù)所述異常分布拓?fù)溥M(jìn)行潛在攻擊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，輸出潛在攻擊模式和潛在風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，作為安全態(tài)勢(shì)感知結(jié)果；構(gòu)建設(shè)備-流量異常關(guān)聯(lián)圖譜，包括：檢索自動(dòng)化產(chǎn)線的運(yùn)行日志，采集樣本設(shè)備異常特征集，以及不同樣本設(shè)備異常特征下的流量異常特征，得到多個(gè)樣本流量異常特征集；根據(jù)所述樣本設(shè)備異常特征集和所述多個(gè)樣本流量異常特征集分別進(jìn)行設(shè)備異常-流量異常的關(guān)聯(lián)分析，并對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行匯總和去重，確定多個(gè)設(shè)備異常特征類(lèi)型，以及多個(gè)流量異常特征類(lèi)型集，其中，流量異常特征類(lèi)型標(biāo)識(shí)有關(guān)聯(lián)頻次；基于關(guān)聯(lián)頻次，按照預(yù)定關(guān)聯(lián)閾值對(duì)所述多個(gè)流量異常特征類(lèi)型集進(jìn)行篩選，獲取多個(gè)高頻流量異常特征類(lèi)型集，結(jié)合所述多個(gè)設(shè)備異常特征類(lèi)型構(gòu)建所述設(shè)備-流量異常關(guān)聯(lián)圖譜；持續(xù)接收預(yù)定時(shí)區(qū)內(nèi)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常定位和特征分析，構(gòu)建異常分布拓?fù)洌ǎ撼掷m(xù)接收預(yù)定時(shí)區(qū)內(nèi)多個(gè)監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)的設(shè)備狀態(tài)特征和通信流量特征，匯總得到多個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集；基于所述設(shè)備-流量異常關(guān)聯(lián)圖譜對(duì)所述多個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常聯(lián)動(dòng)識(shí)別，獲取多個(gè)監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)下的多個(gè)異常設(shè)備集；按照預(yù)定方案對(duì)所述多個(gè)異常設(shè)備集進(jìn)行可視化標(biāo)識(shí)，生成所述異常分布拓?fù)洌桓鶕?jù)所述異常分布拓?fù)溥M(jìn)行潛在攻擊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，輸出潛在攻擊模式和潛在風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，包括：檢索自動(dòng)化產(chǎn)線的運(yùn)行日志，處理后得到多個(gè)樣本異常分布拓?fù)?，并獲取不同樣本異常分布拓?fù)湓跉v史時(shí)間范圍內(nèi)的樣本攻擊模式和樣本風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，得到樣本異常分布拓?fù)浼?、樣本攻擊模式集和樣本風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)集；配置N個(gè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別算子，其中，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別算子至少包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林和支持向量機(jī)，N為大于2的整數(shù)；將所述樣本異常分布拓?fù)浼颖竟裟Ｊ郊蜆颖撅L(fēng)險(xiǎn)等級(jí)集作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并等分為N份，得到N個(gè)訓(xùn)練集；利用所述N個(gè)訓(xùn)練集對(duì)所述N個(gè)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別算子進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練，集成構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別插件；利用所述風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別插件，對(duì)所述異常分布拓?fù)溥M(jìn)行潛在攻擊風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，輸出潛在攻擊模式和潛在風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

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