用于工业互联网安全异常行为挖掘与分析的方法与流程

1.用于工业互联网安全异常行为挖掘与分析的方法，其特征在于，包括：

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，其特征在于，所述通过无监督学习算法对提取的关键特征进行分析，建立工业互联网正常运行的基线模型，包括：

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，其特征在于，将提取的特征向量输入基线模型进行比较，检测出偏离基线模型的异常行为，包括：

4.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，其特征在于，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，包括：

5.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，其特征在于，通过安装在工业互联网各节点上的数据采集装置，实时收集工业互联网中的多维度数据，包括：

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，其特征在于，所述传感器包括温度传感器、压力传感器和振动传感器。

7.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，其特征在于，用户的操作行为包括用户登录、退出、命令执行和文件访问。

8.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，其特征在于，对多维度数据进行预处理，生成预处理后的数据集，包括：

9.根据权利要求8所述的用于工业互联网安全异常行为挖掘与分析的方法，其特征在于，对多维度数据进行预处理，生成预处理后的数据集，还包括：

10.根据权利要求8所述的用于工业互联网安全异常行为挖掘与分析的方法，其特征在于，对多维度数据进行预处理，生成预处理后的数据集，还包括：