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龙图腾网获悉南京林业大学申请的专利一种基于模型检测的混成攻击图分析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：CN116055087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211332994.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于模型检测的混成攻击图分析方法是由徐丙凤;葛要港;陈鑫恺;王博设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型检测的混成攻击图分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型检测的混成攻击图分析方法包括如下步骤：1定义混成攻击图HAG，hybridattackgraph模型；2提出混成攻击图到时间自动机的转换规则；3采用度量区时态逻辑MITL，MetricIntervalTemporalLogic定义系统安全属性；4使用模型检测器对转换后的时间自动机和安全属性进行模型检测；5对模型检测的结果进行分析。本发明提供了一种基于模型检测的混成攻击图分析方法，解决了复杂工业物联网系统难以建模，网络攻击难以确定，混成攻击图难以进行模型检测的问题。拓展了工业物联网系统受到网络攻击后的应对策略。综合考虑了网络攻击对工业物联网系统状态影响以及不同状态之间的联系，能够及时有效发现网络攻击行为，避免网络攻击的发生。

本发明授权一种基于模型检测的混成攻击图分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型检测的混成攻击图分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：定义混成攻击图HAG模型； 步骤2：提出混成攻击图HAG到时间自动机TA的转换规则； 步骤3：采用度量区时态逻辑定义系统安全属性； 步骤4：使用模型检测器对转换后的时间自动机和安全属性进行模型检测； 步骤5：对模型检测的结果进行分析； 所述步骤1中定义混成攻击图表示为一个元组，其中： 1-1是属性节点的集合，表示相应位置存在的漏洞、权限和资源，攻击者成功利用相应漏洞后可控制对应的系统资源并获取更高权限，为攻击系统中节点的数量； 1-2是描述特定网络或物理攻击的边的集合； 1-3表示条件集合，包括所有空集、变量约束、前置条件和后置条件； 1-4是变量的集合，包括空集、连续变量和离散变量； 1-5表示连续变量的集合； 1-6表示离散变量的集合； 1-7是变量约束； 所述步骤5如下： 5-1当判决结果满足安全属性时输出satisfied； 5-2当判决结果不满足安全属性时输出notsatisfied，并且会生成反例文件counterexample.txt； 所述反例文件会记录在每个时间单元内的当前时间、时钟值、当前状态、连续变量值和离散变量值；通过不同时间单元内的不同状态的取值可以推导出正确的攻击路径和攻击目标。

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