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龙图腾网获悉成都诺赛信息技术有限公司申请的专利一种基于数据处理的铁路信息基础设施安全管控系统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：CN120434067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510949350.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于数据处理的铁路信息基础设施安全管控系统是由张鹏;郑伟;王树;敬勇;刘人铭设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据处理的铁路信息基础设施安全管控系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于数据处理的铁路信息基础设施安全管控系统，该系统提高了对铁路网络安全威胁的综合检测与动态防御能力。首先，通过部署存算传一体化单元，在网络边缘实时采集网络行为要素，并采用聚类压缩生成行为链数据集；接着，基于三白基线对行为链进行合规性、可信度和逻辑性的时序验证，输出风险等级与攻击路径；最后，结合软件定义网络控制器，按风险等级实施链路阻断、访问控制与信息记录等多级弹性防御策略，并通过闭环优化机制动态调整检测阈值与采集频率。本发明通过感知‑评估‑防御‑优化的闭环结构，显著提升了铁路信息系统的安全防护精度、响应效率与资源适配能力。

本发明授权一种基于数据处理的铁路信息基础设施安全管控系统在权利要求书中公布了：1.基于数据处理的铁路信息基础设施安全管控系统，其特征在于，该系统包括： M1、感知模块，通过部署于铁路信息基础设施网络边缘的存算传一体化单元，采集网络行为要素，通过要素遍历机制对所述网络行为要素进行安全事件空间压缩，生成行为链数据集， 所述存算传一体化单元分为本地存储子单元、边缘计算子单元和高速安全通信子单元，所述网络行为要素包括设备操作指令D、通信环境参数P和业务行为序列S； M2、三白基线评估模块，三白基线包括白操作基线、白环境基线和白行为基线，通过所述三白基线对所述行为链数据集进行时序逻辑验证，生成包含风险等级和攻击路径的安全态势评估报告； M3、柔性防御执行模块，基于软件定义网络控制器解析所述安全态势评估报告，基于解析结果，通过安全链路重构单元执行三级等保弹性防御策略； M4、闭环优化模块，基于深度学习模型和防御策略的执行效果，动态调整所述三白基线的验证阈值，以及所述网络行为要素的采集频率； 所述要素遍历机制具体步骤为， 1）采集个网络行为要素，将每个网络行为要素映射为一个行为特征向量， 2）对所有行为特征向量，使用密度聚类算法进行聚类分析，识别出个代表性行为模式簇，表示为： ； 将所述网络行为要素从原始的个实例压缩为个行为模式，进一步将所述K个行为模式按时间戳顺序组织形成行为链，生成行为链数据集； 所述软件定义网络控制器的解析具体为， 1）调用风险映射函数，将风险等级转化为三类策略标签，表示为： ； 其中，是记录标签；是访问控制标签；是阻断隔离标签， 2）将攻击路径中每个节点映射到网络节点中，生成攻击路径链路，表示为： ； 其中，是攻击路径链路集合，表示从节点到节点的单条网络链路；表示节点的行为在节点之前发生， 所述三级等保弹性防御策略包括，对标签启动毫秒级链路重构与阻断、对标签实施访问控制策略调整和对标签进行信息记录； 所述验证阈值的动态调整具体为， 1）定义一组三白基线验证中的验证阈值，表示为： ； 其中，是白操作基线中操作合法性的判定阈值；是白环境基线中通信环境可信度的阈值；是白行为基线中业务行为序列时序合法性的阈值， 2）进行深度学习模型的训练，公式为： ； 其中，表示损失函数；表示训练样本的数量；表示第个训练样本在第轮训练中真实的阈值调整值，表示第个训练样本在第轮预测的阈值调整值， 3）根据训练完成的深度学习模型，输出预测的阈值调整值，进一步调整三白基线的验证阈值，公式为： ； 其中，是基线第t轮的验证阈值；是准确率变化调整系数；是本轮检测准确率变化；表示符号函数；是准确率变化最小可接受幅度；是处理延迟变化；是延迟增长最大容忍阈值； 所述网络行为要素的采集频率表示为： ； 其中，是采样周期；采样频率的动态调整依靠攻击频度指标和资源负载指标，调整公式为： ； 其中，是t时刻的采样周期，和分别是采样周期缩减比例系数和采样周期放宽比例系数；是攻击频度指标；和分别是攻击频度上界阈值和下界阈值；和分别是当前感知模块负载状态和可容忍的最大负载阈值。

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