[发明专利]一种电力物联网终端的安全属性画像构建方法

权利要求书

1.一种电力物联网终端的安全属性画像构建方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1、获取设备状态信息和基本信息，构成基本属性画像；

步骤2、获取电力物联网终端设备相关联的CSI信道数据，构建信道属性画像；

步骤3、采集获取电力物联网终端设备相关联的流量数据，构建流量行为属性画像，进而完成对电力物联网的安全属性画像构建。

2.根据权利要求1所述的一种电力物联网终端的安全属性画像构建方法，其特征在于：所述步骤1的具体步骤包括：

(1)获取设备状态信息和基本信息：终端设备状态信息通过自检上报信息获取，基本信息在身份验证成功后获取；

其中，设备状态信息包括接口状态、端口状态、权限状态，基本信息包括设备身份编号；

(2)对获取的设备状态信息和基本信息进行属性标签化，填入获得的数值或文本信息值，构成基本属性画像。

3.根据权利要求1所述的一种电力物联网终端的安全属性画像构建方法，其特征在于：所述步骤2的具体步骤包括：

(1)电力物联网终端设备发送一段信号帧，边缘网关从中采集电力物联网终端设备相关联的信道状态信息CSI；

其中，电力物联网终端设备相关联的信道状态信息CSI包括信道脉冲响应(CIR)和信道频率响应(CFR)，其计算公式如下：

CIR的表达式为：

其中α_l(t)，φ_l(t)和τ_l(t)分别为第l条路径的振幅衰减、相移和时延L(t)为路径总数，δ(·)为单位脉冲函数；

CFR的表达式为：

其中τ_max为最大信道延迟；

(2)将采集到的CSI信道数据标签化，构成信道属性画像。

4.根据权利要求1所述的一种电力物联网终端的安全属性画像构建方法，其特征在于：所述步骤3的具体步骤包括：

(1)通过工具捕获生成电力物联网终端设备相关联的双向流量pcap文件，再基于五元组提取相同流的pcap文件；

其中，五元组包括源ip地址、目标ip地址、源端口号、目的端口号以及使用的协议；

(2)利用图神经网络对流量数据进行分类，构建流量行为属性画像，进而完成对电力物联网的安全属性画像构建。

5.根据权利要求4所述的一种电力物联网终端的安全属性画像构建方法，其特征在于：所述步骤3第(2)步的具体步骤包括：

①数据预处理：

对相同流的pcap文件进行预处理：对于同一个流中的每一个数据包，删除数据链路层信息，屏蔽源ip地址和目的ip地址；

②基于预处理后的数据构建包括节点、边、全局属性的图：

每个流表示一张图，一个流中每个数据包表示一个节点，其中，包括数据的原始字节数据，用数据包之间的时间顺序关系表示边，其是有向边，最后全局属性用一个流中通用的七个元数据特征；

其中，七个元数据特征为源端口号、目的端口号、有效载荷平均值、包长度平均值、有效载荷标准差、包长度标准差以及流的持续时间；

③将含有节点、边、全局属性的图放入训练模型中训练：

将含有节点、边、全局属性的图放入图神经网络模型中训练，输出分类类型，构成终端流量行为属性画像；

其中对一张图中的节点、边、全局属性都构造5层MLP(多层感知机)，用softmax函数得到预测的概率向量表示G_i属于流量类型的可能性，公式如下：

损失函数公式为

其中为预测向量，y为真实分类值，α是惩罚权重向量；

④综合上述三个方面安全属性画像的构建，最终完成电力物联网的安全属性画像构建。