工业资产指纹特征动态学习与异常行为识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了工业资产指纹特征动态学习与异常行为识别方法及系统，属于工业控制安全技术领域，本发明专利技术通过融合静态、动态与上下文特征，提升模型表达能力，使用FTRL‑Proximal算法与时间衰减函数，适应设备行为演化，结合离群检测、行为预测与工艺验证，提升检测准确率，基于知识图谱与决策树生成自动化处置建议，降低响应延迟，本方案实现了工业资产指纹的自适应动态学习，构建多维度行为特征融合分析和异常检测自优化机制，提供实时风险处置决策支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于工业控制安全，具体涉及工业资产指纹特征动态学习与异常行为识别方法及系统。

技术介绍

1、在工业控制系统中，设备识别与行为监测通常依赖以下几种技术手段：静态指纹库比对：通过预置设备mac地址、固件版本等静态特征库进行资产识别，无法适应设备行为的动态变化；阈值告警机制：设置固定阈值，易造成误报或漏报；单一维度监测：基于网络流量或设备日志的独立分析，难以全面反映设备状态；规则引擎驱动：依赖人工编写规则库匹配已知攻击模式，难以识别未知威胁，维护成本高。

2、上述方法在面对复杂多变的工业环境时，存在动态适应性差：无法自动识别固件升级、配置变更等场景（误报率高达35%）；特征维度单一：忽视设备行为时序特征与工艺上下文关联（漏报率超过40%）；维护成本高：需人工定期更新指纹库和检测规则（平均每周耗费8人时）；检测滞后严重：从特征变化到规则生效存在12-48小时空窗期等问题。

技术实现思路

1、针对上述现有技术的不足，本申请提供工业资产指纹特征动态学习与异常行为识别方法及系统。</p>

2、第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.工业资产指纹特征动态学习与异常行为识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述从所述工业设备中提取静态特征,从所述网络通信数据和协议指令序列中提取动态特征，从所述SCADA日志中提取上下文特征，形成三维特征向量，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述基于在线学习算法对所述三维特征向量进行无监督增量学习，动态更新设备行为模型，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述使用FTRL-Proximal算法对所述三维特征向量分配时间衰减权重包括：

5.根据权利要求4所述的方法，...

【技术特征摘要】

1.工业资产指纹特征动态学习与异常行为识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述从所述工业设备中提取静态特征,从所述网络通信数据和协议指令序列中提取动态特征，从所述scada日志中提取上下文特征，形成三维特征向量，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述基于在线学习算法对所述三维特征向量进行无监督增量学习，动态更新设备行为模型，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述使用ftrl-proximal算法对所述三维特征向量分配时间衰减权重包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述通过多模态协同分析判定设备行为状态，得到设备状态判定结果，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：王蒙，周磊，史联刚，谷洪梅，
申请(专利权)人：北京安帝科技有限公司，
类型：发明
国别省市：