结合大数据和边缘计算的数据处理方法及人工智能服务器技术

本申请实施例所提供的结合大数据和边缘计算的数据处理方法及人工智能服务器，首先获取工第一工作状态数据以及第二工作状态数据，其次确定第一工作状态数据的状态传递数据进而确定每个第二工作状态数据的状态优先级，然后基于状态优先级构建生产状态拓扑并提取特征数据，最后在相邻两个时段内的特征数据不一致时根据特征数据的差异数据确定存在入侵行为的目标工业设备。如此，能够及时地判断出出现异常的工业设备，这样可以为后续的异常修复提供准确的目标，从而及时执行相应的安防措施，避免工业互联网生产系统因工业设备被黑客入侵而出现安全隐患导致重大的生产事故的发生，进而确保工业互联网生产系统的安全可靠运行。

【技术实现步骤摘要】
结合大数据和边缘计算的数据处理方法及人工智能服务器
本申请涉及边缘计算数据处理
，尤其涉及结合大数据和边缘计算的数据处理方法及人工智能服务器。
技术介绍
随着科学技术的快速发展，工业互联网技术已逐步应用到各类自动化工业场景中。工业互联网能够为传统的工业厂商提供灵活、快捷的业务功能，显著提高工业制造质量和效率。然而，鉴于工业互联网的特点，它的各个节点（组成部分）之间需要实现信息的互联互通，信息技术的高度渗透融合，尤其是工业生产过程和控制网络、互联网的紧密结合，使得工业生产在提高效率的同时，也面临着较为严重的信息安全风险隐患。其中较为严重的信息安全风险隐患为：黑客通过盗取工业设备的生产信息从而实现对工业设备的运行参数的恶意篡改，这会导致整个工业互联网生产系统出现严重的生产安全事故。
技术实现思路
本申请提供结合大数据和边缘计算的数据处理方法及人工智能服务器，以改善现有技术存在的上述技术问题。第一方面，提供一种大数据和边缘计算的数据处理方法，应用于人工智能服务器，所述人工智能服务器与互相之间通信连接的工业生产控制服务器以及多个工业设备通信，所述方法至少包括如下步骤：检测并获取工业生产控制服务器的第一业务生产标识和每个工业设备的第二业务生产标识，在所述第一业务生产标识和所述第二业务生产标识相同的情况下，获取所述工业生产控制服务器的第一工作状态数据以及每个工业设备的第二工作状态数据；按照设定时间步长确定所述第一工作状态数据在当前时段内的状态传递数据，并根据所述状态传递数据确定每个第二工作状态数据在当前时段内的状态优先级；基于所述状态优先级构建所述工业设备的生产状态拓扑，并提取所述生产状态拓扑在当前时段内的特征数据；在检测出所述第一业务生产标识和所述第二业务生产标识在当前时段的下一时段内仍然相同的情况下，若所述生产状态拓扑在下一时段内的特征数据与所述生产状态拓扑在当前时段内的特征数据不一致，则根据所述生产状态拓扑在下一时段内的特征数据与所述生产状态拓扑在当前时段内的特征数据之间的差异数据确定存在入侵行为的目标工业设备。第二方面，提供一种人工智能服务器，所述人工智能服务器与互相之间通信连接的工业生产控制服务器以及多个工业设备通信，所述人工智能服务器具体用于：检测并获取工业生产控制服务器的第一业务生产标识和每个工业设备的第二业务生产标识，在所述第一业务生产标识和所述第二业务生产标识相同的情况下，获取所述工业生产控制服务器的第一工作状态数据以及每个工业设备的第二工作状态数据；按照设定时间步长确定所述第一工作状态数据在当前时段内的状态传递数据，并根据所述状态传递数据确定每个第二工作状态数据在当前时段内的状态优先级；基于所述状态优先级构建所述工业设备的生产状态拓扑，并提取所述生产状态拓扑在当前时段内的特征数据；在检测出所述第一业务生产标识和所述第二业务生产标识在当前时段的下一时段内仍然相同的情况下，若所述生产状态拓扑在下一时段内的特征数据与所述生产状态拓扑在当前时段内的特征数据不一致，则根据所述生产状态拓扑在下一时段内的特征数据与所述生产状态拓扑在当前时段内的特征数据之间的差异数据确定存在入侵行为的目标工业设备。第三方面，提供一种人工智能服务器，包括：处理器，以及与处理器连接的内存和网络接口；所述网络接口与所述人工智能服务器中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行上述的方法。第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在人工智能服务器的内存中运行时实现上述的方法。本申请实施例所提供的结合大数据和边缘计算的数据处理方法及人工智能服务器，首先在工业生产控制服务器的第一业务生产标识和每个工业设备的第二业务生产标识相同时获取工业生产控制服务器的第一工作状态数据以及每个工业设备的第二工作状态数据，其次确定第一工作状态数据的状态传递数据进而确定每个第二工作状态数据的状态优先级，然后基于状态优先级构建生产状态拓扑并提取生产状态拓扑的特征数据，最后在相邻两个时段内的特征数据不一致时根据相邻两个时段内的特征数据的差异数据确定存在入侵行为的目标工业设备。如此，能够及时地判断出出现异常的工业设备，这样可以为后续的异常修复提供准确的目标，从而及时执行相应的安防措施，避免工业互联网生产系统因工业设备被黑客入侵而出现安全隐患导致重大的生产事故的发生，进而确保工业互联网生产系统的安全可靠运行。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。图1是本申请根据一示例性实施例示出的一种大数据和边缘计算的数据处理系统的通信架构示意图。图2是本申请根据一示例性实施例示出的一种大数据和边缘计算的数据处理方法的流程图。图3为本申请根据一示例性实施例示出的一种人工智能服务器的硬件框图。具体实施方式以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。专利技术人在对各类工业互联网生产系统进行分析之后发现，依托于边缘计算技术，现有的工业互联网生产系统大多将生产控制权限进行边缘化和分布化，也就是说，边缘端的工业设备能够自主地修改和调整自身的运行参数，并且由于工业互联网生产系统下的工业设备之间会进行频繁的信息互联互通，如果其中一个工业设备被黑客入侵，很容易导致其他工业设备被黑客入侵。而现如今的工业互联网生产系统大多涉及水利、能源、交通等事关国民安全和社会稳定的工业行业，如果工业互联网生产系统出现安全隐患，会造成巨大的损失。因此，为改善上述问题，需要在不影响工业设备正常运行的前提下对工业设备的工作状态进行监测，并对监测到的状态数据进行分析，从而及时地判断出出现异常的工业设备，从而为后续的异常修复提供准确的目标，进而避免工业互联网生产系统因工业设备被黑客入侵而出现信息安全隐患以及导致重大的生产事故的发生。为实现上述目的，请首先参阅图1，提供了一种大数据和边缘计算的数据处理系统100的通信架构示意图，所述数据处理系统100可以包括人工智能服务器200、工业生产控制服务器300以及多个工业设备400。其中，工业生产控制服务器300和多个工业设备400互相之间通信以形成工业互联网生产系统。在本实施例中，工业互联网生产系统可以应用于多个领域例如新基建、智能制造和智慧城市等，在此不作限定。进一步地，人工智能服务器200分别与工业生产控制服务器300以及每个工业设备400通信，用于在不影响工业生产控制服务器300以及每个工业设备400的正常生产运行的前提下实现对工业生产控制服务器300以及每个工业设备400的工作状态的监测以判断工业生产控制服务器300以及每个工业设备400是否因黑客入侵而存在状态异本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种大数据和边缘计算的数据处理方法，其特征在于，应用于人工智能服务器，所述人工智能服务器与互相之间通信连接的工业生产控制服务器以及多个工业设备通信，所述方法至少包括如下步骤：/n检测并获取工业生产控制服务器的第一业务生产标识和每个工业设备的第二业务生产标识，在所述第一业务生产标识和所述第二业务生产标识相同的情况下，获取所述工业生产控制服务器的第一工作状态数据以及每个工业设备的第二工作状态数据；/n按照设定时间步长确定所述第一工作状态数据在当前时段内的状态传递数据，并根据所述状态传递数据确定每个第二工作状态数据在当前时段内的状态优先级；/n基于所述状态优先级构建所述工业设备的生产状态拓扑，并提取所述生产状态拓扑在当前时段内的特征数据；/n在检测出所述第一业务生产标识和所述第二业务生产标识在当前时段的下一时段内仍然相同的情况下，若所述生产状态拓扑在下一时段内的特征数据与所述生产状态拓扑在当前时段内的特征数据不一致，则根据所述生产状态拓扑在下一时段内的特征数据与所述生产状态拓扑在当前时段内的特征数据之间的差异数据确定存在入侵行为的目标工业设备；/n其中，根据所述状态传递数据确定每个第二工作状态数据在当前时段内的状态优先级，包括：/n获取根据所述状态传递数据对应的权限数据字段集所确定出的第二工作状态数据的受控指标信息；/n对于所述第二工作状态数据的受控指标信息中的当前第二工作状态数据的受控指标信息，根据当前第二工作状态数据的受控指标信息在当前时段内的第一控制响应信息，以及各所述第二工作状态数据的受控指标信息在所述当前时段内的第二控制响应信息，计算当前第二工作状态数据的受控指标信息在所述当前时段内的受控系数；/n基于当前第二工作状态数据的受控指标信息在所述当前时段内的受控系数以及当前第二工作状态数据与所述权限数据字段集之间的匹配度确定当前第二工作状态数据在当前时段内的状态优先级。/n...

【技术特征摘要】
1.一种大数据和边缘计算的数据处理方法，其特征在于，应用于人工智能服务器，所述人工智能服务器与互相之间通信连接的工业生产控制服务器以及多个工业设备通信，所述方法至少包括如下步骤：
检测并获取工业生产控制服务器的第一业务生产标识和每个工业设备的第二业务生产标识，在所述第一业务生产标识和所述第二业务生产标识相同的情况下，获取所述工业生产控制服务器的第一工作状态数据以及每个工业设备的第二工作状态数据；
按照设定时间步长确定所述第一工作状态数据在当前时段内的状态传递数据，并根据所述状态传递数据确定每个第二工作状态数据在当前时段内的状态优先级；
基于所述状态优先级构建所述工业设备的生产状态拓扑，并提取所述生产状态拓扑在当前时段内的特征数据；
在检测出所述第一业务生产标识和所述第二业务生产标识在当前时段的下一时段内仍然相同的情况下，若所述生产状态拓扑在下一时段内的特征数据与所述生产状态拓扑在当前时段内的特征数据不一致，则根据所述生产状态拓扑在下一时段内的特征数据与所述生产状态拓扑在当前时段内的特征数据之间的差异数据确定存在入侵行为的目标工业设备；
其中，根据所述状态传递数据确定每个第二工作状态数据在当前时段内的状态优先级，包括：
获取根据所述状态传递数据对应的权限数据字段集所确定出的第二工作状态数据的受控指标信息；
对于所述第二工作状态数据的受控指标信息中的当前第二工作状态数据的受控指标信息，根据当前第二工作状态数据的受控指标信息在当前时段内的第一控制响应信息，以及各所述第二工作状态数据的受控指标信息在所述当前时段内的第二控制响应信息，计算当前第二工作状态数据的受控指标信息在所述当前时段内的受控系数；
基于当前第二工作状态数据的受控指标信息在所述当前时段内的受控系数以及当前第二工作状态数据与所述权限数据字段集之间的匹配度确定当前第二工作状态数据在当前时段内的状态优先级。


2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述方法至少还包括以下步骤：
提取所述目标工业设备的通信协议文本；
对所述通信协议文本进行通信路径识别得到所述通信协议文本中包括的多条通信路径信息；
确定每条通信路径信息对应的通信频段基于所述通信频段在所述目标工业设备的通信范围内广播与所述通信频段对应的干扰频段以实现对所述目标工业设备的通信屏蔽。


3.根据权利要求1或2所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述生产状态拓扑在下一时段内的特征数据与所述生产状态拓扑在当前时段内的特征数据之间的差异数据确定存在入侵行为的目标工业设备，进一步包括：
基于所述生产状态拓扑在下一时段内的特征数据的第一时序数据流提取所述生产状态拓扑在下一时段内的特征数据的第一字典数据集，基于所述生产状态拓扑在当前时段内的特征数据的第二时序数据流提取所述生产状态拓扑在当前时段内的特征数据的第二字典数据集；其中，所述第一字典数据集和所述第二字典数据集中均包括多个具有不同特征权重的数据段，且所述第一字典数据集和所述第二字典数据集中的数据段不存在数据类别；
获取所述生产状态拓扑在下一时段内的特征数据在所述第一字典数据集中的其中一个数据段的第一序列信息，查找出所述第二字典数据集中具有最大特征权重的数据段并将该数据段确定为模板数据段；
基于计算得到的所述生产状态拓扑在当前时段和下一时段之间的节点集中度的变化率，在所述模板数据段中确定出与所述第一序列信息中的每个第一序列值相对应的第二序列值并将确定出的第二序列值按照其对应的第一序列值在所述第一序列信息中的排序的倒序进行排列得到第二序列信息；确定所述第一序列信息和所述第二序列信息之间的关联系数并基于所述关联系数计算每个工业设备在当前时段内的状态相关性系数；其中，所述状态相关性系数通过采用每个工业设备与所述工业生产控制服务器之间在当前时段内的交互频率对应的活跃度对所述关联系数进行加权得到；
根据所述状态相关性系数计算每个工业设备在当前时段内和下一时段之间的间接相关性系数；
采用所述间接相关...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴静昱，
申请(专利权)人：吴静昱，
类型：发明
国别省市：湖北;42