义乌市陆港信息技术有限公司骆剑尔获国家专利权
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龙图腾网获悉义乌市陆港信息技术有限公司申请的专利基于深度学习的工控异常智能检测方法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：CN119376377B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411512627.5，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权基于深度学习的工控异常智能检测方法是由骆剑尔;王伟;龚英来;陈璐敏;虞涟漪;刘骏杰设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的工控异常智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工控检测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的工控异常智能检测方法，包括：确定各类别数据帧对应的预设阈值；将数据帧划分为合格数据帧或异常数据帧；针对工控机的各数据帧是否为异常数据帧进行确定，以根据异常数据帧的具体情况，选取对应针对工控机的检测方式，针对数据帧的检测参数是否合格进行确定，以提高针对异常数据帧确定的可靠性，在确定工控机存在异常时，对风险终端的信息交互参数进行调节，提高了工控机的安全性的同时，提高了针对工控机的检测效率。
本发明授权基于深度学习的工控异常智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的工控异常智能检测方法，其特征在于，包括： S1，基于工控机的各工控数据帧构建训练集，通过深度学习模型划分数据帧类别，确定各类别数据帧对应的预设阈值； S2，基于单个类别的各数据帧构建训练集，通过深度学习模型模拟预测各检测周期内的单个类别的各数据帧； S3，基于数据帧包含的参数将数据帧划分为合格数据帧或异常数据帧； S4，基于预设检测周期内异常数据帧的数量与预设检测周期内检测的数据帧总数量的数量比确定针对工控机的检测方式，包括： 基于比对相似度确定针对数据帧的检测参数是否合格； 基于未处于预设阈值内的参数在参数时域曲线中的斜率绝对值确定针对单个异常参数的判定结果是否合格； 识别工控机的日志的异常区域，确定基于异常区域对应时间节点的端口流量，基于端口流量确定工控机的运行是否存在异常； S5，在确定工控机的运行存在异常时，将在异常区域对应异常时间区间内与工控机交互的终端记为风险终端，将与风险终端的信息交互秘钥进行更新，基于异常区域的字节数占日志的总字节数的比重将异常时间区间调节至对应值。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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