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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于改进决策树的联网工业控制资产识别方法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：CN116318936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202310212754.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于改进决策树的联网工业控制资产识别方法是由姚羽;申益嘉;闫泓玮;韩玮石;杨巍;方宇珊;刘莹;刘思宇;单垚;赵桐;林小李;李文轩;冉子用;杨道青设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进决策树的联网工业控制资产识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全领域，提出了一种基于改进决策树的联网工业控制资产识别方法。该方法使用联网工控资产探测模型进行数据探测，形成工控设备流量数据集；提出指纹特征组合，其与工控设备流量数据集结合预处理形成数据集；根据数据标签将数据集分为联网工控设备操作系统资产数据集和联网工控设备型号资产数据集；计算特征权重；构建基于特征权重修正的决策树模型，根据构建的决策树模型建立基于Adaboost的决策树方法，提升精度降低耦合性。本发明提升了识别方法的准确率和泛化能力，无论是针对操作系统还是设备型号，都具有更高的准确率、精确度和更好的覆盖率。

本发明授权一种基于改进决策树的联网工业控制资产识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进决策树的联网工业控制资产识别方法，其特征在于，包括步骤如下； 步骤一、使用联网工控资产探测模型进行数据探测；探测信息组成工控设备流量数据集； 步骤二、提出一种指纹特征组合，并将工控设备流量数据集结合该指纹特征组合，通过归一化或独热编码进行数据预处理，形成数据集；根据探测信息获得数据标签，根据数据标签将数据集分为联网工控设备操作系统资产数据集和联网工控设备型号资产数据集； 步骤三、根据工控设备流量数据集不同特征对于资产识别分类问题的重要性不同，同时为了解决联网工控设备操作系统资产数据集和联网工控设备型号资产数据集中样本数据指纹特征之间的差异，计算特征权重； 步骤四、构建基于特征权重修正的决策树模型，利用步骤三计算的特征权重与基尼系数乘积作为节点分裂标准建立决策树模型；在建立决策树模型同时考虑指纹特征的重要程度和该指纹特征分类后模型的准确性； 步骤五、结合步骤四构建的决策树模型建立基于Adaboost的决策树方法，提升精度降低耦合性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东北大学，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路三巷11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。