一种工业互联网数据安全智能处理方法

本发明公开了一种工业互联网数据安全智能处理方法，涉及数据处理技术领域。所述方法包括：对工业互联网数据存储模块进行监测，输出行为监测数据集；进行首次试探威胁源捕捉，获取试探威胁源集合；进行分类，获取多类试探威胁源；获取各个试探威胁源的链式攻击概率，并识别大于等于预设攻击概率的标识试探威胁源；建立隐马尔可夫模型，对标识试探威胁源进行预测，输出预测攻击链，基于预测攻击链进行安全防御处理。解决了现有技术中难以有效识别和预测工业互联网中潜在威胁源及其链式攻击路径的技术问题，通过建立隐马尔可夫模型，对威胁源进行精准分类和攻击链预测，从而提前采取安全防御措施，达到了提高数据安全处理效率和准确性的技术效果。