摘要
本发明涉及一种基于资产指纹大模型的工控设备分类方法,方法为基于对工业控制系统中的设备信息和流量信息进行旁路抓取并建模形成设备指纹后使用Llama3模型训练,最终实现对工业控制系统中设备的识别和分类。具体包括:利用工业控制网络中设备特征和流量特征,建立设备指纹库;选取合适的基础大模型llama‑3‑8b‑bnb‑4bit模型并将设备指纹库输入该模型进行训练,形成资产指纹大模型;通过对工控系统中的设备信息和流量信息进行二次抓取建模,输入资产指纹大模型对网络中的的设备进行分类。本发明方法能够区别于传统的设备分类方法,利用设备指纹和资产指纹大模型在不占用工控系统资源的情况下实现设备识别和分类。
技术关键词
工控设备
工业控制系统
资产
设备指纹库
设备分类方法
退火算法
工业控制网络
特征选择
投票方法
模型训练模块
存储计算机程序
工控系统
设备特征
旁路
设备识别
分类系统
分类装置
遗传算法
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