唐山阿诺达自动化有限公司杜学强获国家专利权
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龙图腾网获悉唐山阿诺达自动化有限公司申请的专利工业控制网络入侵检测系统及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：CN116094774B 。
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：202211683976.4，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权工业控制网络入侵检测系统及方法是由杜学强;钱俊磊;王跃林;贾美娟;杜云蕾;刘立红;安江伟;宋占贤;徐晓亮设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本工业控制网络入侵检测系统及方法在说明书摘要公布了：工业控制网络入侵检测系统及方法；参数选择模块根据皮尔森相关系数和斯皮尔曼秩相关系数选出具有强相关性的工艺参数；参数预测算法模块采用基于T‑S模糊及矩阵分解的算法进行预测；用状态验证模块进行验证；状态验证模块采用被预测参数的预测值与检测值的误差β、误差β的阈值θ验证是否异常；网络入侵定位模块采用正常状态下误差平均值e、β‑e的阈值σ配合正常状态误差曲线对入侵点进行定位；通过前序和后序工序验证判断导致数据异常的原因。本发明通过智能算法预测生产过程中的关键数据，用预测数据与实际检测数据进行比较判断关键数据是否在正常范围：从而判断系统故障是常规的设备故障引起还是由网络攻击引起。
本发明授权工业控制网络入侵检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种工业控制网络入侵检测方法，其特征在于：应用检测系统进行工业控制网络入侵检测，所述检测系统具体包括参数选择模块、参数预测模块、状态验证模块、数据异常原因判断模块及网络入侵定位模块；所述工业控制网络入侵检测系统基于参数预测和状态验证实现检测； 检测方法具体包括如下步骤： 1所述参数选择模块根据皮尔森相关系数和斯皮尔曼秩相关系数选出具有强相关性的工艺参数用于参数预测计算； 2所述参数预测模块采用基于T‑S模糊及矩阵分解的算法对工艺参数进行预测； 3所述状态验证模块进行验证，即通过比较被预测工艺参数的预测值和检测值误差β、误差β的阈值θ验证是否异常； 4所述网络入侵定位模块采用正常状态下误差平均值e、β‑e的阈值σ配合正常状态误差曲线对被篡改参数进行定位，进而对入侵点定位； 5所述数据异常原因判断模块通过前序和后序工序验证判断导致数据异常的原因。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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