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龙图腾网恭喜山东思极科技有限公司申请的专利一种用于物联网的大数据安全防护方法及系统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：CN118779908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202410754893.2，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种用于物联网的大数据安全防护方法及系统是由林铖安设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于物联网的大数据安全防护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于物联网的大数据安全防护方法及系统，涉及数据处理领域，该系统包括：数据采集模块，包括多个物联网终端；异常识别模块，用于建立攻击关联图谱，基于物联网终端在当前数据采集周期的多个时间点上报的数据及攻击关联图谱，识别异常物联网终端；数据存储模块，用于基于异常物联网终端的识别结果，对多个物联网终端采集的数据进行加密后处理后进行存储；数据查询模块，包括多个数据查询终端；查询响应模块，用于接收数据查询终端发起的数据查询请求，判断当前查询行为是否为异常查询行为，对数据查询终端进行身份验证，判断数据查询终端是否为异常数据查询终端，调取目标数据，具有提高物联网大数据的安全防护可靠度的优点。

本发明授权一种用于物联网的大数据安全防护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于物联网的大数据安全防护系统，其特征在于，包括：数据采集模块，包括多个物联网终端，其中，所述物联网终端包括至少一种传感器；异常识别模块，用于建立攻击关联图谱，其中，所述攻击关联图谱用于记录多种攻击模式下，多个物联网终端之间的关联关系，还用于基于所述物联网终端在当前数据采集周期的多个时间点上报的数据及所述攻击关联图谱，识别所述物联网终端是否为异常物联网终端，还用于基于识别的异常物联网终端，生成第一警示信息；数据存储模块，用于基于异常物联网终端的识别结果，对所述多个物联网终端采集的数据进行加密后处理后进行存储；数据查询模块，包括多个数据查询终端；查询响应模块，用于接收所述数据查询终端发起的数据查询请求，基于所述数据查询终端的历史数据查询请求，判断所述数据查询终端的当前查询行为是否为异常查询行为，还用于在判定所述数据查询终端的当前查询行为为异常查询行为时，对所述数据查询终端进行身份验证，基于身份验证结果，判断所述数据查询终端是否为异常数据查询终端，还用于在判定所述数据查询终端不为异常数据查询终端时，调取所述数据查询终端发起的数据查询请求对应的目标数据；异常识别模块基于物联网终端在当前数据采集周期的多个时间点上报的数据及攻击关联图谱，识别物联网终端是否为异常物联网终端，包括：基于多个异常识别单元的运行参数信息，确定多个最优异常识别单元，其中，运行参数信息包括CPU使用率、内存占用率、外存占用率及数据传输参数；对于每个最优异常识别单元，基于物联网终端在当前数据采集周期的多个时间点上报的数据，确定物联网终端在每种攻击模式的概率值；基于每个最优异常识别单元确定的物联网终端在每种攻击模式的概率值，确定物联网终端对应的目标攻击模式；基于攻击关联图谱，确定物联网终端对应目标攻击模式的关联物联网终端；对于每个最优异常识别单元，基于关联物联网终端在当前数据采集周期的多个时间点上报的数据，确定关联物联网终端在每种攻击模式的概率值；基于每个最优异常识别单元确定的关联物联网终端在每种攻击模式的概率值，确定关联物联网终端在目标攻击模式的概率值；基于物联网终端在目标攻击模式的概率值和每个关联物联网终端在目标攻击模式的概率值，识别物联网终端是否为异常物联网终端；具体的，基于多个异常识别单元的运行参数信息，确定性能较好的异常识别单元作为最优异常识别单元；最优异常识别单元基于物联网终端在当前数据采集周期的多个时间点上报的数据，确定物联网终端在每种攻击模式的概率值，包括：基于物联网终端在当前数据采集周期的多个时间点上报的数据的数据量，确定数据量均值及数据量波动参数；基于物联网终端在当前数据采集周期的多个时间点的多种运行参数，确定每种运行参数的波动时域特征及波动频域特征；通过攻击识别模型基于数据量均值及数据量波动参数和每种运行参数的波动时域特征及波动频域特征，确定物联网终端在每种攻击模式的概率值；基于以下公式确定数据量均值及数据量波动参数： 其中，Vi,mean为第i个物联网终端在当前数据采集周期的数据量均值，Vi,n为第i个物联网终端在当前数据采集周期的第n个时间点上报的数据的数据量，N为当前数据采集周期包括的时间点的总数，Wi,volume为第i个物联网终端在当前数据采集周期的数据量波动参数；最优异常识别单元基于物联网终端在当前数据采集周期的多个时间点的多种运行参数，确定每种运行参数的波动时域特征及波动频域特征，包括：对于每种运行参数，基于物联网终端在当前数据采集周期的多个时间点的多种运行参数，生成运行参数对应的参数变化曲线，对参数变化曲线进行经验模态分解，生成参数变化曲线对应的多个参数变化分量及参数变化残差，对于每个参数变化分量，提取参数变化分量的波动时域特征及波动频域特征，提取参数变化残差的波动时域特征及波动频域特征，其中，运行参数的波动时域特征及波动频域特征包括每个参数变化分量的波动时域特征及波动频域特征和参数变化残差的波动时域特征及波动频域特征；最优异常识别单元基于物联网终端在目标攻击模式的概率值和每个关联物联网终端在目标攻击模式的概率值，识别物联网终端是否为异常物联网终端，包括：基于物联网终端在目标攻击模式的概率值和每个关联物联网终端在目标攻击模式的概率值，确定目标攻击模式对应的概率均值及概率波动参数；基于目标攻击模式对应的概率均值及概率波动参数，识别物联网终端是否为异常物联网终端；具体的，对物联网终端在目标攻击模式的概率值和每个关联物联网终端在目标攻击模式的概率值求均值，确定目标攻击模式对应的概率均值；基于以下公式计算概率波动参数： 其中，Wi,probability为目标攻击模式对应的概率波动参数，Pi,m为第i个物联网终端的第m个关联物联网终端在目标攻击模式的概率值，Pi为第i个物联网终端在目标攻击模式的概率值，M为第i个物联网终端的关联物联网终端的总数；当目标攻击模式对应的概率均值大于预设概率均值阈值且概率波动参数大于预设概率波动参数阈值时，识别物联网终端为异常物联网终端。

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