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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利智能网联汽车边缘信息系统网络安全动态评价方法和装置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：CN118233162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202410274602.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权智能网联汽车边缘信息系统网络安全动态评价方法和装置是由郭子裕;左金鑫;陆月明;谢玮璇;李朝恒;王紫平;曹若菡;姜洪溥;郭辰青;齐佳豪;郭亿鸿;刘俊杰设计研发完成，并于2024-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能网联汽车边缘信息系统网络安全动态评价方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提出了一种智能网联汽车边缘信息系统网络安全动态评价方法和装置，涉及网络安全技术领域，其中，该方法包括：构建网络安全评价指标体系；以每个智能网联汽车作为网络中的边缘节点采集原始指标数据，并确定标准化指标数据；基于灰色类内有效度筛选方式对标准化指标数据进行筛选，得到第一指标数据集；基于第一指标数据集和原始指标数据确定第二指标数据集，并进一步降维，得到待评价指标数据集，并确定待评价指标数据集的指标权重，并使用灰色TOPSIS法基于待评价指标数据集和对应的指标权重对边缘信息系统的网络安全进行动态评价，得到评价结果。采用上述方案的本申请实现了在资源受限场景下智能网联汽车边缘信息系统网络安全的动态评价。

本发明授权智能网联汽车边缘信息系统网络安全动态评价方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种智能网联汽车边缘信息系统网络安全动态评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建智能网联汽车边缘信息系统的网络安全评价指标体系； 将每个智能网联汽车作为边缘节点，采集边缘信息系统网络内所有边缘节点的原始指标数据，并对所述原始指标数据进行标准化，得到标准化指标数据； 基于灰色类内有效度筛选方式对所述标准化指标数据进行筛选，得到第一指标数据集，其中，所述灰色类内有效度筛选方式为基于F统计的灰色关联聚类筛选和基于指标有效度的筛选的组合筛选方式； 基于所述第一指标数据集和所述原始指标数据确定第二指标数据集，并对所述第二指标数据集中的指标数据进行降维，得到待评价指标数据集，并确定所述待评价指标数据集的指标权重，并使用灰色TOPSIS法基于所述待评价指标数据集和对应的指标权重对所述边缘信息系统的网络安全进行动态评价，得到评价结果； 其中，所述基于灰色类内有效度筛选方式对所述标准化指标数据进行筛选，得到第一指标数据集，包括： 基于F统计的灰色关联聚类方式确定所述标准化指标数据的最优分类； 判断每个时刻的标准化指标数据的灰色关联分类是否存在最优分类，若存在最优分类，分别计算每个分类的类内指标有效度的平均值，并确定类内指标有效度的标准差，若类内指标有效度、平均值和标准差满足第一预设条件，将该时刻内满足条件的标准化指标数据加入第一指标数据集，若不存在最优分类，计算标准化指标数据的指标有效度平均值，选取该时刻内类内指标有效度大于指标有效度平均值的数据加入所述第一指标数据集； 所述基于F统计的灰色关联聚类方式确定所述标准化指标数据的最优分类，包括： 计算所述标准化指标数据的任意两个指标的灰色关联系数和灰色关联度，并基于所述灰色关联度构建灰色关联矩阵； 基于所述灰色关联度矩阵、F统计量和灰色关联度阈值的关系，判断是否存在满足第二预设条件的灰色关联度阈值，若存在，基于满足条件的至少一个灰色关联度阈值确定最优灰色关联度阈值，并通过所述最优灰色关联度阈值对标准化指标数据进行分类，得到最优分类，若不存在，将所有标准化指标数据归为一类作为最优分类； 其中，所述基于满足条件的至少一个灰色关联度阈值确定最优灰色关联度阈值，包括： 若存在多个满足条件的灰色关联度阈值，分别计算每个灰色关联度阈值的统计学上的F统计量差异，将F统计量差异最大的灰色关联度阈值确定为最优灰色关联度阈值。

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