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龙图腾网恭喜中国工业互联网研究院申请的专利工业互联网环境下的安全态势感知方法及平台获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119402288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411955599.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权工业互联网环境下的安全态势感知方法及平台是由刘如才;郑若楠;朱浩;薛强;刘杰;王辰菲设计研发完成，并于2024-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业互联网环境下的安全态势感知方法及平台在说明书摘要公布了：本发明公开了工业互联网环境下的安全态势感知方法及平台，涉及工业互联网安全态势感知相关领域，该方法包括：定点监测采集自动化产线内多个焊接设备的运行数据；定点采集多个焊接设备的通信数据；基于设备‑流量异常关联图谱，根据多个设备状态特征集和多个通信流量特征集进行时空对齐和异常联动分析，若存在双重异常，生成风险预警信号；持续接收预定时区内的监测数据，并对监测数据进行异常定位和特征分析，构建异常分布拓扑；进行潜在攻击风险识别，输出潜在攻击模式和潜在风险等级。解决了现有工业互联网环境下安全态势感知存在的时效性，全面性和准确性不足的技术问题，达到了提高风险识别的时效性、全面性和准确性的技术效果。

本发明授权工业互联网环境下的安全态势感知方法及平台在权利要求书中公布了：1.工业互联网环境下的安全态势感知方法，其特征在于，方法包括：通过设备监控单元，定点监测采集自动化产线内多个焊接设备的运行数据，获取多个设备状态特征集传输至云端服务器；通过流量监控单元，定点采集所述多个焊接设备的通信数据，获取多个通信流量特征集传输至云端服务器；在云端服务器，基于设备-流量异常关联图谱，根据所述多个设备状态特征集和多个通信流量特征集进行时空对齐和异常联动分析，若存在双重异常，则生成风险预警信号并发送至一线管理平台；若所述风险预警信号不为0，持续接收预定时区内的监测数据，并对监测数据进行异常定位和特征分析，构建异常分布拓扑；根据所述异常分布拓扑进行潜在攻击风险识别，输出潜在攻击模式和潜在风险等级，作为安全态势感知结果；构建设备-流量异常关联图谱，包括：检索自动化产线的运行日志，采集样本设备异常特征集，以及不同样本设备异常特征下的流量异常特征，得到多个样本流量异常特征集；根据所述样本设备异常特征集和所述多个样本流量异常特征集分别进行设备异常-流量异常的关联分析，并对分析结果进行汇总和去重，确定多个设备异常特征类型，以及多个流量异常特征类型集，其中，流量异常特征类型标识有关联频次；基于关联频次，按照预定关联阈值对所述多个流量异常特征类型集进行筛选，获取多个高频流量异常特征类型集，结合所述多个设备异常特征类型构建所述设备-流量异常关联图谱；持续接收预定时区内的监测数据，并对监测数据进行异常定位和特征分析，构建异常分布拓扑，包括：持续接收预定时区内多个监测节点的设备状态特征和通信流量特征，汇总得到多个监测数据集；基于所述设备-流量异常关联图谱对所述多个监测数据集进行异常联动识别，获取多个监测节点下的多个异常设备集；按照预定方案对所述多个异常设备集进行可视化标识，生成所述异常分布拓扑；根据所述异常分布拓扑进行潜在攻击风险识别，输出潜在攻击模式和潜在风险等级，包括：检索自动化产线的运行日志，处理后得到多个样本异常分布拓扑，并获取不同样本异常分布拓扑在历史时间范围内的样本攻击模式和样本风险等级，得到样本异常分布拓扑集、样本攻击模式集和样本风险等级集；配置N个风险识别算子，其中，风险识别算子至少包括BP神经网络、随机森林和支持向量机，N为大于2的整数；将所述样本异常分布拓扑集、样本攻击模式集和样本风险等级集作为训练数据，并等分为N份，得到N个训练集；利用所述N个训练集对所述N个风险识别算子进行监督训练，集成构建风险识别插件；利用所述风险识别插件，对所述异常分布拓扑进行潜在攻击风险识别，输出潜在攻击模式和潜在风险等级。

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