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龙图腾网获悉中国船级社申请的专利一种船舶网络资产识别和风险分析方法、装置及设备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：CN120450449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510940024.3，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种船舶网络资产识别和风险分析方法、装置及设备是由邓林义;张旋武;郭安康;陈深科;蔡玉良;汪胜;蔡晓华;李朝阳设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种船舶网络资产识别和风险分析方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种船舶网络资产识别和风险分析方法、装置及设备，所述方法包括：获取船舶网络的多种不同数据格式的网络设备数据；对多种不同数据格式的所述网络设备数据进行结构化处理，得到目标数据；根据所述目标数据，对网络设备进行分类，得到设备分类结果；根据所述设备分类结果，对网络设备进行风险评估，得到风险等级；根据所述设备分类结果，对网络设备之间的关系进行处理，得到设备知识图谱；根据所述设备知识图谱和风险等级，对船舶网络设备资产进行风险分析处理，得到风险分析处理结果。本发明的方案能够提高船舶网络资产识别的全面性、威胁分析的精准性，实现赋值评估的标准化和风险评估的自动化。

本发明授权一种船舶网络资产识别和风险分析方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种船舶网络资产识别和风险分析方法，其特征在于，包括： 获取船舶网络的多种不同数据格式的网络设备数据； 对多种不同数据格式的所述网络设备数据进行结构化处理，得到目标数据； 根据所述目标数据，对网络设备进行分类，得到设备分类结果； 根据所述设备分类结果，对网络设备进行风险评估，得到风险等级； 根据所述设备分类结果，对网络设备之间的关系进行处理，得到设备知识图谱； 根据所述设备知识图谱和风险等级，对船舶网络设备资产进行风险分析处理，得到风险分析处理结果; 其中，根据所述目标数据，对网络设备进行分类，得到设备分类结果，包括： 从所述目标数据中，提取设备的标签信息； 根据所述标签信息，得到每种分类结果的基本概率赋值； 将所述基本概率赋值进行融合，得到设备分类结果; 融合公式为： 其中，mA为融合后的基本概率分配，，K是冲突系数，表示两个不同证据体的冲突程度；B和C表示可能的设备分类结果，A表示融合后的设备分类结果；表示B和C的特征的交集为A；表示结果B的基本概率分配，表示结果C的基本概率分配； 其中，根据所述设备分类结果，对网络设备进行风险评估，得到风险等级，包括： 根据所述设备分类结果，对各类网络设备的评价指标进行赋值，得到指标赋值结果； 根据所述指标赋值结果和网络威胁发生概率，得到风险等级；风险等级计算公式为： R=P×I×V×D其中，R为风险等级，P为威胁发生概率，I为重要性，V为脆弱性，D为数据敏感性； 其中，根据所述设备分类结果，对网络设备之间的关系进行处理，得到设备知识图谱，包括： 根据所述设备分类结果，确定网络设备之间存在的依赖关系，得到逻辑关系图谱； 根据所述设备分类结果，确定网络设备的地理位置编码，得到空间关系图谱； 根据所述设备分类结果，确定网络设备的部件组成，得到层级关系图谱； 其中，根据所述设备分类结果，确定网络设备之间存在的依赖关系，得到逻辑关系图谱，包括： 根据所述设备分类结果，得到设备功能业务数据； 根据所述设备功能业务数据，利用设备依赖的似然概率、先验概率以及边缘概率，得到设备依赖概率； 根据所述设备依赖概率，得到逻辑关系图谱； 其中，根据所述设备分类结果，确定网络设备的地理位置编码，得到空间关系图谱，包括： 根据所述设备分类结果，确定网络设备在船舶空间中的坐标，得到设备三维坐标数据； 将所述设备三维坐标数据映射到二维平面上，得到二维坐标数据； 根据所述二维坐标数据，确定网络设备的地理位置编码，得到空间关系图谱。

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