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龍圖騰網獲悉成都諾賽信息技術有限公司申請的專利一種基于數據處理的鐵路信息基礎設施安全管控系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120434067B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510949350.0，技術領域涉及：H04L9/40；該發明授權一種基于數據處理的鐵路信息基礎設施安全管控系統是由張鵬;鄭偉;王樹;敬勇;劉人銘設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于數據處理的鐵路信息基礎設施安全管控系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于數據處理的鐵路信息基礎設施安全管控系統，該系統提高了對鐵路網絡安全威脅的綜合檢測與動態防御能力。首先，通過部署存算傳一體化單元，在網絡邊緣實時采集網絡行為要素，并采用聚類壓縮生成行為鏈數據集；接著，基于三白基線對行為鏈進行合規性、可信度和邏輯性的時序驗證，輸出風險等級與攻擊路徑；最后，結合軟件定義網絡控制器，按風險等級實施鏈路阻斷、訪問控制與信息記錄等多級彈性防御策略，并通過閉環優化機制動態調整檢測閾值與采集頻率。本發明通過感知?評估?防御?優化的閉環結構，顯著提升了鐵路信息系統的安全防護精度、響應效率與資源適配能力。

本發明授權一種基于數據處理的鐵路信息基礎設施安全管控系統在權利要求書中公布了：1.基于數據處理的鐵路信息基礎設施安全管控系統，其特征在于，該系統包括： M1、感知模塊，通過部署于鐵路信息基礎設施網絡邊緣的存算傳一體化單元，采集網絡行為要素，通過要素遍歷機制對所述網絡行為要素進行安全事件空間壓縮，生成行為鏈數據集， 所述存算傳一體化單元分為本地存儲子單元、邊緣計算子單元和高速安全通信子單元，所述網絡行為要素包括設備操作指令D、通信環境參數P和業務行為序列S； M2、三白基線評估模塊，三白基線包括白操作基線、白環境基線和白行為基線，通過所述三白基線對所述行為鏈數據集進行時序邏輯驗證，生成包含風險等級和攻擊路徑的安全態勢評估報告； M3、柔性防御執行模塊，基于軟件定義網絡控制器解析所述安全態勢評估報告，基于解析結果，通過安全鏈路重構單元執行三級等保彈性防御策略； M4、閉環優化模塊，基于深度學習模型和防御策略的執行效果，動態調整所述三白基線的驗證閾值，以及所述網絡行為要素的采集頻率； 所述要素遍歷機制具體步驟為， 1）采集個網絡行為要素，將每個網絡行為要素映射為一個行為特征向量， 2）對所有行為特征向量，使用密度聚類算法進行聚類分析，識別出個代表性行為模式簇，表示為： ； 將所述網絡行為要素從原始的個實例壓縮為個行為模式，進一步將所述K個行為模式按時間戳順序組織形成行為鏈，生成行為鏈數據集； 所述軟件定義網絡控制器的解析具體為， 1）調用風險映射函數，將風險等級轉化為三類策略標簽，表示為： ； 其中，是記錄標簽；是訪問控制標簽；是阻斷隔離標簽， 2）將攻擊路徑中每個節點映射到網絡節點中，生成攻擊路徑鏈路，表示為： ； 其中，是攻擊路徑鏈路集合，表示從節點到節點的單條網絡鏈路；表示節點的行為在節點之前發生， 所述三級等保彈性防御策略包括，對標簽啟動毫秒級鏈路重構與阻斷、對標簽實施訪問控制策略調整和對標簽進行信息記錄； 所述驗證閾值的動態調整具體為， 1）定義一組三白基線驗證中的驗證閾值，表示為： ； 其中，是白操作基線中操作合法性的判定閾值；是白環境基線中通信環境可信度的閾值；是白行為基線中業務行為序列時序合法性的閾值， 2）進行深度學習模型的訓練，公式為： ； 其中，表示損失函數；表示訓練樣本的數量；表示第個訓練樣本在第輪訓練中真實的閾值調整值，表示第個訓練樣本在第輪預測的閾值調整值， 3）根據訓練完成的深度學習模型，輸出預測的閾值調整值，進一步調整三白基線的驗證閾值，公式為： ； 其中，是基線第t輪的驗證閾值；是準確率變化調整系數；是本輪檢測準確率變化；表示符號函數；是準確率變化最小可接受幅度；是處理延遲變化；是延遲增長最大容忍閾值； 所述網絡行為要素的采集頻率表示為： ； 其中，是采樣周期；采樣頻率的動態調整依靠攻擊頻度指標和資源負載指標，調整公式為： ； 其中，是t時刻的采樣周期，和分別是采樣周期縮減比例系數和采樣周期放寬比例系數；是攻擊頻度指標；和分別是攻擊頻度上界閾值和下界閾值；和分別是當前感知模塊負載狀態和可容忍的最大負載閾值。

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