摘要
一种无人化巡检和智能化故障判断方法,通过深度学习构建安全威胁模型,识别潜在风险并制定策略,利用基于对比技术的安全分析建模,检测系统状态异常。在数据传输中综合多种安全手段保障机密性与完整性,设计多层次防护架构,从网络边界、主机终端到应用系统全方位布防。借助异常检测监控指标数据,关联分析异常与风险,为决策提供依据。定期开展安全评估与渗透测试,修复漏洞并优化加固。本发明涵盖威胁建模、安全分析、数据保护、防护架构搭建、异常检测及评估加固等多方面,有效提升无人化巡检系统的安全性与可靠性,抵御网络攻击与非法访问,保障系统稳定运行。
技术关键词
巡检系统
智能化故障判断
访问控制策略
深度学习算法
机器学习算法
网络边界
系统安全评估
异常状态
主机入侵检测系统
风险
异常检测方法
措施
巡检场景
决策树算法
数据
多层次
安全漏洞管理
关联规则挖掘算法
加密
系统为您推荐了相关专利信息
PCB字符
文本识别
图像配准
深度学习算法
字母
压电致动器阵列
作业系统
风电机组
惯性导航姿态
液压伺服机构
内存计算技术
业务系统
审计分析方法
分布式计算框架
指标
资源动态分配方法
需求预测模型
分布式计算框架
资源分配模块
数据处理模块