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龙图腾网获悉中电投东北能源科技有限公司申请的专利一种融合人工智能的工控网络安全高级威胁检测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：CN120474777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510608525.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种融合人工智能的工控网络安全高级威胁检测系统是由高继录;赵成新;康壮;景真钰;朱智博;迟宏哲;张浩设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合人工智能的工控网络安全高级威胁检测系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合人工智能的工控网络安全高级威胁检测系统，包括依次进行数据交互的多源数据采集模块、智能分析引擎、威胁检测模块、动态防御模块以及自进化学习系统；融合人工智能的工控网络安全高级威胁检测系统通过动态知识图谱实现各模块间的协同决策。本发明通过多源数据融合、动态知识图谱与轻量化模型设计，解决了工控网络安全领域协议解析、威胁关联、防御协同与模型适应性的核心难题，构建了覆盖“感知‑分析‑决策‑响应‑进化”的全栈式防护体系，对工业协议深度解析能力的提升、动态威胁关联分析的突破、防御策略敏捷性的增强，以及模型持续优化的可行性，为复杂工控环境下的高级威胁防御提供了系统性解决方案。

本发明授权一种融合人工智能的工控网络安全高级威胁检测系统在权利要求书中公布了：1.一种融合人工智能的工控网络安全高级威胁检测系统，其特征在于，包括：依次进行数据交互的多源数据采集模块、智能分析引擎、威胁检测模块、动态防御模块以及自进化学习系统；所述融合人工智能的工控网络安全高级威胁检测系统通过动态知识图谱实现各模块间的协同决策，其中： 所述多源数据采集模块构建工业协议指纹库，实时采集工控网络流量数据、设备操作日志、工业协议报文及设备状态信息； 所述智能分析引擎建立设备行为基线模型，实现多维度威胁关联分析，所述智能分析引擎集成动态图神经网络DGNN和LSTM-Attention混合模型，具体包括： 动态图构建单元，将设备属性、通信关系编码为带时间戳的图结构，节点特征包含设备类型、历史行为模式及实时状态向量； 时序预测单元，采用LSTM网络预测设备行为趋势，结合滑动窗口统计识别秒级异常； 威胁传播分析单元，通过图注意力机制GAT计算节点间威胁传播概率； 所述威胁检测模块采用三级检测架构进行威胁验证，三级检测架构包括： 基于规则引擎的初级过滤单元； 无监督聚类中级检测单元，采用改进DBSCAN算法对设备行为聚类； 知识图谱推理单元，通过图神经网络GNN分析设备依赖关系，结合STIX2.0格式威胁情报实现APT攻击识别； 所述动态防御模块构建攻击链阻断闭环，所述动态防御模块包含： 数字孪生验证单元，构建虚拟化环境模拟攻击影响，支持攻击路径动态推演； SDN控制器驱动的攻击链阻断单元，基于OpenFlow协议实现流量重定向； 自动化修复单元，根据设备镜像备份快速恢复生产环境，修复过程数据记录至区块链存证； 所述自进化学习系统通过对抗训练实现模型持续优化。

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