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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种面向不完备SCADA场景多元传感器数据的攻击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：CN119739984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411804753.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种面向不完备SCADA场景多元传感器数据的攻击检测方法是由姚羽;杨鹤晨;杨巍;李文轩;冉子用;杨利成设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向不完备SCADA场景多元传感器数据的攻击检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于工控网络安全领域，公开了一种面向不完备SCADA场景多元传感器数据的攻击检测方法。基于神经受控微分方程的插补网络以修复不同缺失程度下的原始样本；窗口自适应机制解决在没有先验知识的情况下，预处理过程中样本窗口设置不合理的问题。提出了自适应掩码机制，旨在从输入侧指导检测模型，增强对时间与传感器节点之间依赖关系的理解，从机制定义角度为模型提供一定程度的可解释性。结合对抗训练，优化原生扩散在SCADA异常检测领域的应用缺陷。与其他填补方法相比，扩散步长得到极大压缩，显著提高训练和检测效率。充分考虑到实际生产中的应用需求，无需先验知识便能够支持异构SCADA场景下的多元传感器数据异常检测。

本发明授权一种面向不完备SCADA场景多元传感器数据的攻击检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向不完备SCADA场景多元传感器数据的攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：通过随机缺失操作在原始SCADA多元传感数据基础上构建不同缺失程度的缺失数据；根据控制阶段及当前控制阶段内的传感器属性分别设置三种缺失程度，分别为轻度缺失TypeI-M、中度缺失TypeII-M和重度缺失TypeIII-M； 步骤二：基于神经受控微分方程NCDEs，构建神经网络模型作为补全网络Imputer，对步骤一中产生的缺失数据进行补全操作，得出补全后的完整数据集Xs； 步骤三：计算得到周期性和自相关性ACF，建立窗口自适应选择策略WASS，自动获取目标SCADA场景下多传感器数据的周期pw； 步骤四：构建以Transformer为逆向求解器的条件扩散对抗检测模型TCDGM，在训练和检测过程中基于自适应动态掩码机制ADMM，进一步强化TCDGM对目标分布的拟合能力，指导TCDGM学习未掩码和掩码部分的依赖关系pXem|Xob，其中Xem为掩码区域所表示的待观测值，Xob为未掩码区域的已知数值；所述自适应动态掩码机制ADMM核心是针对以pw尺度大小为基准的窗口化训练输入进行强制性掩码操作；训练结束时的TCDGM模型作为检测异常的基线模型；输入待检测样本XD和掩码向量至基线模型，根据后向扩散过程获得最终的检测阈值τ；生成器的输入样本与生成样本之间的差值大于τ时，则判定为异常行为；反之则为正常行为。

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