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用于工业互联网安全异常行为挖掘与分析本发明提供了一种用于工业互联网安全异2通过安装在工业互联网各节点上的数据采集装置，实时收集工业对预处理后的数据集进行特征提取，获得反映设备运行状态和网络行为的关键特征，通过无监督学习算法对提取的关键特征进行分析，建立工业互联网正常所述通过无监督学习算法对提取的关键特征进行分析，建立工业互联网j表示属于第j个聚类的特征向量集合；|Sj|为所述特征向量集合Sj中特征向量i是第i个异常分数；3对预处理后的数据集进行特征提取，获得反映设备运行状态和网络行为的关键特征，将预处理后的数据集按照固定时间窗口划分为多个子集，在每个时间对每个时间窗口内的数据应用离散傅里叶变换将时间域数据转换2.根据权利要求1所述的用于工业互联网安全异常行为挖掘与分析的方法，其特征在3.根据权利要求2所述的用于工业互联网安全异常行为挖掘与分析的方法，其特征在通过安装在工业设备上的传感器实时采集设备运行状态数据，将采态数据通过工业互联网传输到数据处理中心进行集中存储通过网络流量监控设备，捕获工业互联网中的网络流量数据；对网络流4在用户终端和服务器上部署日志记录工具，记录用户的操4.根据权利要求3所述的用于工业互联网安全异常行为挖掘与分析的方法，其特征在5.根据权利要求4所述的用于工业互联网安全异常行为挖掘与分析的方法，其特征在6.根据权利要求5所述的用于工业互联网安全异常行为挖掘与分析的方法，其特征在7.根据权利要求6所述的用于工业互联网安全异常行为挖掘与分析的方法，其特征在8.根据权利要求7所述的用于工业互联网安全异常行为挖掘与分析的方法，其特征在采用高通滤波器和低通滤波器相结合的方法，对数据进行频域滤波56量集合X中个特征向量到聚类中心的距离，迭代更新聚类中心C=，直到收i个异常分数；7f行状态数据通过工业互联网传输到数据处理中心进行集中存储8[0062]图1是本申请第一实施例提供的一种用于工业互联网安全异常行为挖掘与分析的用于工业互联网安全异常行为挖掘与分析的方法进9行状态数据通过工业互联网传输到数据处理中心进行集中存储[0078]整个数据采集和传输过程需要综合应用多种技术和设备，以确保数据的全面性、[0082]振动传感器则用于监测设备的振动情况，帮助识别设备是否处于正常运行状数据通过数据采集装置传输到工业互联网进行进确地反映了实际的运行状态。于衡量数据的波动程度。自相关系数用于描述时间序列数据在不同时间点之间的相关性，ff[0167]在工业互联网的实际运行过程中，实时采集的新数据经量集合X中个特征向量到聚类中心的距离，迭代更新聚类中心C=，直到收i个异常分数；j个聚类中心cj按照以下公式计算：s表示属于第j个聚类的特征向量集合；ls,为所述特征向量集合s中特征向

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