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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利基于大模型的异构工控网络智能防护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：CN119696931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510199287.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于大模型的异构工控网络智能防护方法及系统是由陈力波;侯勤胜;夏懿航设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的异构工控网络智能防护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于大模型的异构工控网络智能防护方法、系统、电子设备和可读存储介质，该方法包括：采用引入门控机制的第一大模型构建安全威胁多维知识库；基于安全威胁多维知识库训练得到第二大模型，并基于第二大模型采用预设安全漏洞挖掘策略对目标异构工控终端系统进行安全漏洞挖掘；基于安全威胁多维知识库采用预设入侵检测策略对目标异构工控网络进行入侵检测；根据安全漏洞挖掘结果和攻击行为检测结果，采取相应的防护措施。本发明可以自动化验证安全漏洞可利用性、评估攻击行为风险，并进行漏洞和攻击行为的相应处理，从而可以实现异构工控网络环境的智能化协同防护。

本发明授权基于大模型的异构工控网络智能防护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的异构工控网络智能防护方法，其特征在于，包括： 采用引入门控机制的第一大模型对收集到的与异构工控网络环境中的安全漏洞和攻击行为相关的非标准化多源数据进行处理，以构建安全威胁多维知识库； 基于所述安全威胁多维知识库训练得到第二大模型，并基于所述第二大模型采用预设安全漏洞挖掘策略对目标异构工控终端系统进行安全漏洞挖掘，以获取所述目标异构工控终端系统的安全漏洞挖掘结果； 基于所述安全威胁多维知识库采用预设入侵检测策略对目标异构工控网络进行入侵检测，以获取所述目标异构工控网络的攻击行为检测结果； 根据所述安全漏洞挖掘结果和所述攻击行为检测结果，采取相应的防护措施； 所述基于所述安全威胁多维知识库采用预设入侵检测策略对目标异构工控网络进行入侵检测，以获取所述目标异构工控网络的攻击行为检测结果，包括： 基于轻量级特征提取的多维流量表征算法，从时间维度、空间维度和内容维度对目标异构工控网络的流量进行特征提取，并基于提取出的时间维度特征、空间维度特征和内容维度特征，对跨域多跳攻击行为的不同阶段进行特征关联，以获取特征关联结果； 基于所述安全威胁多维知识库，分别构建动态更新的信息技术网络检测规则集合和运营技术网络检测规则集合，并结合所述特征关联结果，对传统攻击类型的实时告警和未知威胁进行初步筛查，以获取初步筛查结果； 基于所述安全威胁多维知识库和所述初步筛查结果，构建攻击样本； 将所述攻击样本输入至元学习小模型和至少一个入侵检测模型中，进行多模型协同的实时入侵检测，以获取所述目标异构工控网络的攻击行为检测结果。

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