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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：一种基于本源行为的工业设备内生安全监测方法，包括以下步骤；步骤1：通过Docker容器实现工业设备在工业互联网服务平台上面的实际模拟，实现工业设备群体现实与工业互联网服务平台的一一对应；步骤2：通过工业设备搭载的传感器和设备采集工作数据，将实时数据传输到工业互联网服务平台实现对设备监测；步骤3：根据工业互联网服务平台对工业设备实时获取的工作数据进行清洗处理后，选择CNN‑LSTM模型对工业设备进行危险监测。本发明实现了对工业设备集群的实时工作状态监控，利用机器学习和数据挖掘方法根据收集的工业设备工作数据捕捉工业系统数据日志中的不变规则并进行危险预警提示，避免了在工业互联网环境下工业设备因被恶意攻击带来的不良影响。
主权项：1.一种基于本源行为的工业设备内生安全监测方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：工业互联网服务平台与Docker相结合，通过Docker容器实现工业设备在工业互联网服务平台的实际模拟，实现工业设备群体现实与工业互联网服务平台的一一对应；步骤2：采集工业设备的工作数据，并实时传输到工业互联网服务平台实现对设备监测；步骤3：利用数据分析手段对工业互联网服务平台中从工业设备实时获取的工作数据进行清洗处理后，选择CNN-LSTM模型对工业设备进行危险监测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种基于本源行为的工业设备内生安全监测方法
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