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龙图腾网获悉北京安帝科技有限公司申请的专利工业资产指纹特征动态学习与异常行为识别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：CN120449020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510949905.1，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权工业资产指纹特征动态学习与异常行为识别方法及系统是由王蒙;周磊;史联刚;谷洪梅设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业资产指纹特征动态学习与异常行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了工业资产指纹特征动态学习与异常行为识别方法及系统，属于工业控制安全技术领域，本发明通过融合静态、动态与上下文特征，提升模型表达能力，使用FTRL‑Proximal算法与时间衰减函数，适应设备行为演化，结合离群检测、行为预测与工艺验证，提升检测准确率，基于知识图谱与决策树生成自动化处置建议，降低响应延迟，本方案实现了工业资产指纹的自适应动态学习，构建多维度行为特征融合分析和异常检测自优化机制，提供实时风险处置决策支持。

本发明授权工业资产指纹特征动态学习与异常行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.工业资产指纹特征动态学习与异常行为识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 利用边缘探针实时采集工业设备的网络通信数据、协议指令序列和SCADA日志； 从所述工业设备中提取静态特征,从所述网络通信数据和协议指令序列中提取动态特征，从所述SCADA日志中提取上下文特征，融合形成三维特征向量； 基于在线学习算法对所述三维特征向量进行无监督增量学习，动态更新设备行为模型，包括，使用FTRL‑Proximal算法对所述三维特征向量分配时间衰减权重，包括： 对三维特征向量赋予随时间指数衰减的权重，公式为： 其中，t为特征采集时间与当前时间的差值； 实时评估所述三维特征向量的置信度评分，若评分高于阈值，则将对应的三维特征向量纳入模型进行增量更新； 若评分低于阈值，则将当前三维特征向量输入强化学习通道进行异常筛选； 通过多模态协同分析判定设备行为状态，得到设备状态判定结果，包括： 使用孤立森林算法对进行异常筛选的三维特征向量进行离群检测，输出离群概率； 使用LSTM神经网络预测设备下一时刻行为，并与实际行为对比计算残差； 使用Petri网模型验证设备行为是否符合预设工艺流程，包括： 将SCADA日志中的工艺流程顺序转换为Petri网结构，包括库所节点、变迁节点和有向弧； 根据设备实际行为触发的变迁序列，验证是否满足Petri网可达性条件； 若触发序列违反预设工艺逻辑，则标记为工艺验证失败； 所述设备状态判定结果为：若残差3σ且工艺验证失败则判定为异常；若2σ残差≤3σ或任一维度异常则判定为可疑；否则视为正常行为； 根据所述设备状态判定结果生成自动响应策略，并结合运维系统对相应的工业设备进行联动处置。

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