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龙图腾网获悉北京网藤科技有限公司申请的专利一种工业网络拓扑结构安全健壮性模拟分析的方法及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：CN120358152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510811790.X，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权一种工业网络拓扑结构安全健壮性模拟分析的方法及系统是由原树生设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业网络拓扑结构安全健壮性模拟分析的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网络分析技术领域，公开了一种工业网络拓扑结构安全健壮性模拟分析的方法及系统，该方法包括：将工业网络中的各设备节点建模为节点，将设备间的通信链路建模为边，构建工业网络拓扑模型；设定扰动场景模型；在模拟环境中对工业网络拓扑模型进行扰动仿真，记录扰动发生后的拓扑结构变化过程及其连通性演化信息；采用图神经网络模型对扰动前后的网络拓扑图进行特征学习与嵌入，输出对应扰动场景下的鲁棒性评分值R‑score；基于仿真数据计算健壮性评估指标；输出拓扑结构的弱点识别结果与优化建议。本申请提升了工业网络在面对复杂运行环境与潜在威胁时的结构鲁棒性、安全可控性与自适应调节能力。

本发明授权一种工业网络拓扑结构安全健壮性模拟分析的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种工业网络拓扑结构安全健壮性模拟分析方法，其特征在于，包括： 将工业网络中的各设备节点建模为节点，将设备间的通信链路建模为边，根据所有所述节点和边构建工业网络拓扑模型，所述节点包括PLC、SCADA、传感器以及边缘控制器，所述边包括以太网、PROFINET以及Modbus； 设定扰动场景模型，所述扰动场景模型包括节点随机失效扰动、网络攻击扰动以及链路退化扰动；所述扰动场景模型具有传播参数，所述传播参数包括扰动持续时间、传播概率、影响半径以及攻击偏好度函数； 根据所述扰动场景模型在模拟环境中对所述工业网络拓扑模型进行扰动仿真，记录扰动发生后的拓扑结构变化过程及其连通性演化信息； 采用图神经网络模型对扰动前后的网络拓扑图进行特征学习与嵌入，输出对应扰动场景下的鲁棒性评分值R-score； 基于仿真数据计算健壮性评估指标，所述健壮性评估指标包括网络连通保持率、服务中断比例、路由路径时延增长倍数以及故障恢复平均路径跳数； 根据所述健壮性评估指标输出拓扑结构的弱点识别结果与优化建议，所述优化建议包括关键节点冗余配置、主控器部署优化、链路冗余构建以及通信路径重规划； 所述扰动场景中的网络攻击扰动包括：分布式拒绝服务攻击、中间人攻击、路由欺骗攻击或命令注入攻击； 所述攻击偏好度函数由节点的网络中心性和业务重要性共同决定，满足如下形式： P=α·C+β·D，其中，P攻击偏好度函数，C表示节点的网络中心性，D表示业务重要性，α、β表示权重参数，且α+β=1； 采用图神经网络模型对扰动前后的网络拓扑图进行特征学习与嵌入，输出对应扰动场景下的鲁棒性评分值R-score时，所述图神经网络模型包括： 图卷积层，用于对所述工业网络拓扑模型的节点及其邻接关系进行结构特征提取； 扰动嵌入层，用于将所述扰动场景模型中每个节点的扰动信息编码为扰动特征矩阵，并将所述扰动特征矩阵与节点静态属性一并输入图神经网络； 节点状态时间差分编码模块，用于计算扰动前后同一节点状态向量的差值并作为动态输入； 图级表示聚合模块，用于对所有节点嵌入表示进行池化操作生成整图嵌入； 鲁棒性评分输出层，用于根据所述整图嵌入输出对应扰动场景下的鲁棒性评分值R-score。

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