[发明专利]一种电力物联网感知层安全风险状态分析方法及系统

权利要求书

1.一种电力物联网感知层安全风险状态分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1，采集并存储所述电力物联网感知层中的所有终端设备的相关信息；

步骤2，基于所述相关信息获取多个设备状态类型标签，并判定所述终端设备的安全风险；

步骤3，基于预先生成的网络流量特征模型和网络访问行为特征模型获取所述终端设备的网络流量异常情况和网络访问异常行为；

步骤4，采用可视化方法分类显示步骤2和步骤3中获得的设备状态类型信息、安全风险信息、网络流量异常情况信息和网络访问异常行为信息。

2.根据权利要求1中所述的一种电力物联网感知层安全风险状态分析方法，其特征在于：

所述相关信息包括确定性信息和网络流量信息；

所述确定性信息包括存活设备的设备唯一性识别号、设备厂家、设备类型、设备型号、软硬件版本信息、业务类型、开放服务端口和MAC地址；

所述网络流量信息包括特征信息，所述特征信息包括流量设备的协议类型、IP地址、MAC地址、端口、标识信息。

3.根据权利要求2中所述的一种电力物联网感知层安全风险状态分析方法，其特征在于：

基于所述相关信息获取设备状态类型还包括：

步骤2.1，从网络流量信息中提取特征信息并基于所述终端设备进行去重处理；

步骤2.2，对所述确定性信息和所述特征信息进行对比分析，去除确定性设备的特征信息，从而得到非确定性信息；

步骤2.3，基于所述确定性信息和非确定性信息判断设备状态类型。

4.根据权利要求3中所述的一种电力物联网感知层安全风险状态分析方法，其特征在于：

所述步骤2.3中还包括：

步骤2.3.1，基于历史采集的特征信息预先生成设备指纹库，将非确定性信息与设备指纹库中的设备指纹进行比较以获得所述非确定性信息对应的非确定性设备的设备类型、设备型号以及与设备指纹库中设备指纹之间的相似度；

步骤2.3.2，基于所述确定性信息获取确定性设备，比较确定性信息和注册设备库中的信息，以获得注册的确定性设备和未注册的确定性设备；

步骤2.3.3，比较非确定性信息和注册设备库中的信息，以获得注册的非确定性设备和未注册的非确定性设备；

步骤2.3.4，获得步骤2.3.1中计算得到的相似度，当相似度大于或等于70％时，认定设备为仿冒设备，否则为非法设备。

5.根据权利要求4中所述的一种电力物联网感知层安全风险状态分析方法，其特征在于：

判定所述终端设备的安全风险还包括：

步骤2.4，基于所述步骤2.3中计算获得的所述相似度，对仿冒设备的风险系数、非法设备的风险系数进行评估；

步骤2.5，基于所述评估结果查找漏洞库，并标注设备安全漏洞。

6.根据权利要求2中所述的一种电力物联网感知层安全风险状态分析方法，其特征在于：

获取所述终端设备的网络流量异常情况还包括：

步骤3.1，对网络流量信息进行分类统计，并识别出其中的流量序列；

步骤3.2，基于历史获得的所述相关信息预先生成网络流量特征模型；

步骤3.3，将识别出的所述流量序列输入至网络流量特征模型中，以获得所述终端设备的网络流量异常情况。

7.根据权利要求6中所述的一种电力物联网感知层安全风险状态分析方法，其特征在于：

所述网络流量特征模型包括流量阈值模型、网络链路特征参数模型、序列特征模型。

8.根据权利要求2中所述的一种电力物联网感知层安全风险状态分析方法，其特征在于：

获取所述终端设备的网络访问异常行为还包括：

步骤3.4，基于历史采集的所述网络流量信息和所述确定性信息，采用学习算法预先建立网络访问行为特征模型；

步骤3.5，将识别出的流量序列输入至所述网络访问行为特征模型中，以获得所述终端设备的网络访问异常行为。