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龙图腾网恭喜广东申立信息工程股份有限公司申请的专利信息安全监测预警AI平台的边缘数据处理方法及相关装置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：CN119621287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510148164.7，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权信息安全监测预警AI平台的边缘数据处理方法及相关装置是由李泽峰;阎建春;许晨;张华设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本信息安全监测预警AI平台的边缘数据处理方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种信息安全监测预警AI平台的边缘数据处理方法及相关装置。该方法：对多个边缘计算设备采集的原始安全告警数据进行标准化处理，得到标准化特征数据；基于所述标准化特征数据构建包含处理效率项和资源消耗项的目标函数，并利用拉格朗日乘子将所述目标函数解耦为边缘计算节点的多个子优化问题，得到初始任务分配方案；对所述初始任务分配方案进行局部线性化处理和凸优化分解，得到最优任务分解方案；根据所述最优任务分解方案构建状态转移概率矩阵，并生成动态任务调度策略；将所述动态任务调度策略分配至各边缘计算节点，对多源数据进行时序分析和空间聚类，得到安全态势评估结果。本发明提升了边缘计算资源的利用效率。

本发明授权信息安全监测预警AI平台的边缘数据处理方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种信息安全监测预警AI平台的边缘数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：对多个边缘计算设备采集的原始安全告警数据进行标准化处理，得到标准化特征数据；基于所述标准化特征数据构建包含处理效率项和资源消耗项的目标函数，并利用拉格朗日乘子将所述目标函数解耦为边缘计算节点的多个子优化问题，得到初始任务分配方案；具体包括：对所述标准化特征数据进行任务复杂度计算，并根据告警数据量、特征维度和处理时间要求构建任务处理效率评估矩阵，得到处理效率项；对边缘计算节点进行资源状态检测，并根据计算负载、内存占用率和能耗指标构建资源消耗评估矩阵，得到资源消耗项；基于所述处理效率项和所述资源消耗项构建目标函数，并对所述目标函数设置任务完成时间约束和资源利用率约束，得到约束优化模型；对所述约束优化模型引入拉格朗日乘子，并根据对偶分解原理构建拉格朗日函数，得到拉格朗日松弛问题；对所述拉格朗日松弛问题进行变量分离，并根据各边缘计算节点的计算能力将全局优化问题分解为节点级子问题，得到多个子优化问题；对所述多个子优化问题进行求解，根据边缘节点的资源状态和任务特征进行任务分配匹配计算，得到初始任务分配方案；对所述初始任务分配方案进行局部线性化处理和凸优化分解，得到最优任务分解方案；具体包括：将所述初始任务分配方案代入连续凸逼近模型进行非凸组件识别，对所述非凸组件进行局部线性展开处理，得到初始线性化子问题；对所述初始线性化子问题进行凸性区域划分，基于任务处理时延矩阵和资源利用率矩阵建立分段凸优化模型，得到凸子问题序列；将所述凸子问题序列输入迭代优化器，对各子问题的任务分配方案进行梯度下降运算，得到目标迭代序列；对所述目标迭代序列中的每个解进行资源约束验证，利用任务队列长度和节点计算容量进行解可行性筛选，得到可行解集，并对所述可行解集施加动态步长策略，利用欧氏距离准则计算相邻迭代解的收敛程度，得到收敛解序列；将所述收敛解序列代入所述目标函数，通过目标函数值排序和约束满足度评价选取最优解，得到最优任务分解方案；根据所述最优任务分解方案构建状态转移概率矩阵，并生成动态任务调度策略；将所述动态任务调度策略分配至各边缘计算节点，对多源数据进行时序分析和空间聚类，得到安全态势评估结果；具体包括：将所述动态任务调度策略下发到多个边缘计算节点，在每个边缘计算节点设置并行处理任务和执行参数，得到分布式任务执行序列；对所述分布式任务执行序列中的多源数据设置时间滑动窗口，提取各类告警事件的时序变化特征，得到时序特征序列；将所述时序特征序列按照攻击链传播路径进行拓扑映射，构建事件传播网络和节点关联关系，得到空间分布模型，并对所述空间分布模型进行层次聚类运算，划分攻击事件族和威胁场景模式，得到告警事件聚类序列；将所述告警事件聚类序列输入关联挖掘模块，通过深度分析提取事件间的因果链条，得到威胁态势度量值，并将所述威胁态势度量值组合成多维特征向量，通过融合计算生成整体安全风险评分，得到安全态势评估结果。

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