买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于信息物理特征融合的工业信息物理系统跨层异常检测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：CN117313035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202311454876.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于信息物理特征融合的工业信息物理系统跨层异常检测方法是由阳春华;邓文锋;黄科科;刘杰;李繁飙;桂卫华设计研发完成，并于2023-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息物理特征融合的工业信息物理系统跨层异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于信息物理特征融合的工业信息物理系统跨层异常检测方法，获取每次通信事件的数据包序列；针对每个数据包序列，提取其序列层次的粗粒度特征，以及解析所有数据包得到数据包层次的细粒度特征，再将粗粒度特征与细粒度特征融合得到序列的总体特征向量；以数据包序列的总体特征向量为观测数据，采用字典将观测数据投影到高维特征空间，学习字典和线性分类器；在线测试时，获当前通信事件对应数据包序列的总体特征向量，基于字典获得稀疏编码，并使用线性分类器输出得到工业系统当前的状态标签。本发明通过有效融合信息物理异构数据，提高了异常检测的实时性和准确性。

本发明授权基于信息物理特征融合的工业信息物理系统跨层异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信息物理特征融合的工业信息物理系统跨层异常检测方法，其特征在于，包括： 离线训练： 获取多次通信事件的数据包序列，每次通信事件对应1个数据包序列； 针对每个数据包序列，提取其序列层次的粗粒度特征，以及解析所有数据包得到数据包层次的细粒度特征，再将序列层次的粗粒度特征与数据包层次的细粒度特征进行融合，得到数据包序列的总体特征向量； 以数据包序列的总体特征向量为观测数据，采用字典将观测数据投影到高维特征空间，学习字典和线性分类器； 在线测试：获取当前通信事件的数据包序列，按离线训练阶段相同的方法获得其总体特征向量，并基于学习得到的字典获得总体特征向量的稀疏编码，再将稀疏编码输入至线性分类器，输出即为工业系统当前的状态标签； 其中，在解析数据包时，将各数据包按通信协议类型划分为专用数据包或通用数据包：若数据包依赖于专用工业通信协议，则将数据包划分为专用数据包；若数据包依赖于一般通信协议，则将数据包划分为通用数据包； 若数据包为专用数据包，其中包括来自物理过程的负载数据，则解析得到的细粒度特征包括信息层特征和物理层特征； 若数据包为通用数据包，则解析得到的细粒度特征仅包括信息层特征； 其中，在进行特征融合时，将数据包序列中的数据包集合划分为专用数据包子集、通用单播数据包子集、通用广播数据包子集，对专用数据包子集中所有数据包中的物理层特征进行拼接得到，对专用数据包子集中所有数据包中的信息层特征进行拼接得到，对通用单播数据包子集中所有数据包中的信息层特征进行拼接得到，对通用广播数据包子集中所有数据包中的信息层特征进行拼接得到，对数据包序列的序列级别的特征拼接得到；最后，对上述拼接得到的、、、与数据包序列的粗粒度特征进行堆叠，得到序列的总体特征向量： 。

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中南大学，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。