工业资产指纹特征动态学习与异常行为识别方法及系统

本发明公开了工业资产指纹特征动态学习与异常行为识别方法及系统，属于工业控制安全技术领域，本发明通过融合静态、动态与上下文特征，提升模型表达能力，使用FTRL‑Proximal算法与时间衰减函数，适应设备行为演化，结合离群检测、行为预测与工艺验证，提升检测准确率，基于知识图谱与决策树生成自动化处置建议，降低响应延迟，本方案实现了工业资产指纹的自适应动态学习，构建多维度行为特征融合分析和异常检测自优化机制，提供实时风险处置决策支持。