### 对比文件与目标专利特征比对分析
**对比文件名称**：2014-11-05_发明授权_CN102802158B 基于信任评估的无线传感器网络异常检测方法
**目标专利名称**：监视物联网设备健康状况的方法、装置、设备和存储介质 CN107409073B
**本次调用模型名称**：DeepSeek-R1
根据目标专利说明书及权利要求，结合对比文件CN102802158B的内容，现对技术特征进行逐一比对分析如下：
#### **特征比对表格**
| 技术特征描述及公开性判断 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **A：在本地IoT网络中的第一节点处为与所述本地IoT网络中的第二节点相关联的正常行为建模《隐含公开》** | 说明书第[0003]段：“在无线传感器网络中，通过对节点的行为特征进行观察，将观察结果发送给评估节点，然后融合其邻居节点的推荐值，最后根据相应的评估模型从而发现网络中存在的异常节点。”<br>说明书第[0047]段：“通过对被评估节点的行为进行监测，从而探测出网络中存在的异常节点”。<br>说明书第[0056]段：“首先利用模糊理论将每个特征值进行模糊化，得到各特征值对三种运行状态（信任状态、不信任状态、不确定状态）的隶属度。...最后根据经验值对直接信任值和间接信任值进行组合，得到被评估节点最终对各个运行状态的隶属度。” | **隐含公开**。对比文件的核心是评估节点（第一节点）对被评估节点（第二节点）进行信任评估以发现异常。信任评估的本质是将节点的当前行为与一个预期的“正常”行为基准进行比较。文中提到的“评估模型”、“根据相应的评估模型”、“三种运行状态（信任、不信任、不确定）”以及利用模糊理论确定节点行为对“信任状态”的隶属度，这些过程都隐含了需要有一个关于“正常行为”的模型或基准（例如，正常状态下的能量消耗率、数据包接收率等特征的范围或隶属函数）。本领域技术人员能够毫无疑义地推断，要判断节点行为是否“信任”（即正常），必须先为“信任状态”（即正常行为）建立模型或定义。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **B：其中，所述第一节点是配置成进行行为分析的分析者节点，所述第二节点是配置成观察本地行为的观察者节点，所述第一节点和所述第二节点是所述本地IoT网络中的不同IoT设备《直接公开》** | 说明书第[0067]段：“如图2所示，图中节点i对节点j进行信任评估，虚线圆圈代表节点的传输范围。节点j必须位于节点i的通信范围内。”<br>说明书第[0048]-[0053]段详细描述了“评估节点”收集“被评估节点”的多种行为特征（ECR, PRR, PSR, PFR, DC）。 | **直接公开**。对比文件明确区分了“评估节点”（如图2中的节点i）和“被评估节点”（如图2中的节点j），它们是网络中不同的物理节点（IoT设备）。评估节点负责收集、分析被评估节点的行为特征数据（即进行行为分析），相当于“分析者节点”；被评估节点是行为被观察的对象，其行为通过自身活动（发包、耗能等）被评估节点监测，相当于“观察者节点”。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **C：在所述第一节点处通过所述本地IoT网络接收与在所述第二节点处观察到的一个或多个行为相关的行为信息《直接公开》** | 说明书第[0070]-[0084]段：“收集无线传感器网络中各节点的以下五种行为特征数据：（1）节点能量的消耗率ECR...（2）节点的数据包接收率PRR...（3）数据包发送率PSR...（4）节点的转发率PFR...（5）数据相关性DC...”。<br>说明书第[0067]段：“节点i只接收来自推荐节点R1、R2、R3的关于节点j的推荐信息”。 | **直接公开**。对比文件详细说明了评估节点（第一节点）通过无线传感器网络（即本地IoT网络）收集被评估节点（第二节点）的五种具体行为特征数据（ECR, PRR, PSR, PFR, DC），这些数据即“行为信息”。例如，通过接收ACK包计算PRR，通过监听广播包计算PSR等。这完全对应于在第一节点处通过本地网络接收与第二节点行为相关的信息。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **D：在所述第一节点处分析与在所述第二节点处观察到的所述一个或多个行为相关的所述行为信息《直接公开》** | 说明书第[0085]-[0093]段：“在收集到被评估节点的行为特征值后，将这些特征值传入到信任模型中...首先利用模糊理论将每个特征值进行模糊化...然后利用DS证据理论对模糊化处理后得到的5组向量进行融合得到其直接信任值。”<br>说明书第[0102]-[0108]段描述了计算间接信任值和最终信任值的判断过程。 | **直接公开**。对比文件明确描述了在评估节点（第一节点）处，对从被评估节点（第二节点）收集到的行为特征数据进行分析的完整流程：包括模糊化处理、DS证据理论融合、结合推荐信息计算间接信任值、最终综合计算信任值。这构成了对行为信息的“分析”。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **E：在所述第一节点处将所分析的行为信息与关联于所述第二节点的所建模的正常行为进行比较以确定在所述第二节点处观察到的所述一个或多个行为是正常的还是异常的《直接公开》** | 说明书第[0108]段：“最后，将得到的节点信任值传入到判断机制中进行判断。其判断准则如下所示，当被评估节点的不信任状态大于其它两种状态之和且不信任状态值和不确定状态小于某一阀值时则可将被评估节点判断为恶意节点。”<br>说明书第[0057]段：“利用判断机制确定节点运行状态...对于符合恶意节点判断标准的将其进行标记”。 | **直接公开**。对比文件中，评估节点（第一节点）将分析得到的最终信任值（TVi,j(Ti)）输入预设的判断机制（包含阈值α, β），根据规则判断被评估节点是“恶意节点”（异常）还是可信任节点（正常）。这个过程就是将分析结果（信任值）与代表正常/异常状态的判断准则（即所建模的正常行为边界）进行比较，并得出结论。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **F：以及响应于基于所述比较确定在所述第二节点处观察到的所述行为信息指示了异常状况，触发一个或多个执行者来矫正所述第二节点处的行为异常，《隐含公开》** | 说明书第[0045]段：“如果满足上述规则就将被评估节点判断为恶意节点，并将其列入黑名单，通知其邻居节点避免与被评估节点进行通信。”<br>说明书第[0108]段：“如果满足上述规则就将被评估节点判断为恶意节点，并将其列入黑名单。通知其邻居节点避免与被评估节点进行通信。” | **隐含公开**。对比文件明确，当判断节点为恶意节点（异常状况）后，会采取行动：将其列入黑名单，并通知其邻居节点避免与之通信。通知邻居节点并使其采取“避免通信”的行动，可以理解为触发了“邻居节点”这些执行者来执行一种矫正措施——通过隔离恶意节点来矫正网络中的异常行为（恶意节点造成的破坏）。虽然“矫正”的具体方式（隔离）与目标专利中可能更广泛的“矫正”（如客户服务、维修）在具体手段上不完全相同，但其核心思想“触发其他实体对异常做出响应和处理”是相同的。本领域技术人员可以合理推断出该特征。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **G：其中，所述一个或多个执行者被提供有用于辅助矫正一项或多项行为异常的技术。《隐含公开》** | 说明书第[0045]段及第[0108]段：“通知其邻居节点避免与被评估节点进行通信。” | **隐含公开**。结合特征F，对比文件中触发执行的“邻居节点”被提供的信息是“避免与被评估节点进行通信”的指令或通知。这本身就是一种用于“辅助矫正”异常（即防止恶意节点进一步危害网络）的“技术”或方法。虽然对比文件未使用“提供技术”这样的表述，但执行者（邻居节点）根据接收到的信息（恶意节点标识）采取特定行动（隔离），这隐含了执行者被提供了辅助矫正的技术（隔离通信）。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **H：其中，分析与在所述第二节点处观察到的所述一个或多个行为相关的所述行为信息进一步包括：从所述行为信息中提取一个或多个行为向量，其中所述行为信息表示n个行为特征并且所述一个或多个行为向量将所述n个行为特征映射到n维空间中。《隐含公开》** | 说明书第[0015]-[0026]段：明确列出了五种（n=5）行为特征数据：ECR, PRR, PSR, PFR, DC，并给出了每个特征的计算公式。<br>说明书第[0085]-[0093]段：描述了将这五种特征值进行模糊化处理，得到5组隶属函数值，然后进行DS证据融合。 | **隐含公开**。对比文件明确从被评估节点提取了5个（n=5）具体的行为特征（ECR, PRR, PSR, PFR, DC），并构成了一个特征集。在分析过程中，将这5个特征值输入模糊函数进行处理和融合。虽然对比文件没有明确使用“行为向量”和“映射到n维空间”的术语，但其技术实质是将多个（5个）行为特征作为一组输入数据进行综合处理，以评估节点状态。这等同于将n个行为特征映射到一个用于评估的多维（此处为5维）概念空间中。本领域技术人员能够理解其技术实质。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **I：进一步包括：为包括所述第一节点和所述第二节点的所述本地IoT网络建模《未公开》** | 无相应内容。 | **未公开**。对比文件专注于对单个被评估节点进行信任评估，其模型（模糊隶属函数、DS融合规则、判断阈值）是针对节点个体行为特征的。全文没有描述为整个网络（包含多个节点及其相互关系）建立一个整体的网络模型。目标专利中的“为本地IoT网络建模”涉及网络拓扑、总状态等更宏观的建模，这在对比文件中没有体现。 |
| **J：以及基于在所述第二节点处观察到的所述行为信息，更新与所述本地IoT网络相关联的当前状态。《未公开》** | 无相应内容。 | **未公开**。对比文件在判断节点异常后，更新的是该节点自身的状态（如列入黑名单），并通知邻居节点。但没有描述基于单个节点的行为信息来更新一个代表整个网络宏观状况的“当前状态”模型。目标专利中“更新当前状态”指的是网络级状态，对比文件未公开。 |
| **K：其中，为所述本地IoT网络建模包括：聚集与所述本地IoT网络中的每一IoT设备相关联的属性《未公开》** | 无相应内容。 | **未公开**。对比文件没有描述收集或聚集网络中“每一IoT设备”的属性（如设备类型、能力等）以用于网络建模。其收集的是被评估节点的动态行为特征，而非所有设备的静态属性。 |
| **L：构造与所述本地IoT网络相关联的拓扑《未公开》** | 无相应内容。 | **未公开**。对比文件虽然提到了节点间的通信范围（图2），但并未描述主动“构造”网络拓扑的过程或方法。其路由信息似乎是预设或通过其他机制获得的，并非建模的一部分。 |
| **M：从与每一IoT设备相关联的制造商或者一个或多个仓储库获取与所述本地IoT网络中的每一IoT设备相关联的行为模型，所述一个或多个仓储库被配置成存储所述行为模型《未公开》** | 无相应内容。 | **未公开**。对比文件中用于判断的行为模型（如模糊隶属函数、判断阈值）是基于通用攻击特征或经验设定的（见[0045]段“根据安全等级需求进行取值”），并没有提及从设备制造商或外部仓储库获取针对特定设备型号的行为模型。 |
| **N：以及组合与所述本地IoT网络中的每一IoT设备相关联的所聚集的属性、与所述本地IoT网络相关联的所述拓扑以及与所述本地IoT网络中的每一IoT设备相关联的所述行为模型以便为所述本地IoT网络建模。《未公开》** | 无相应内容。 | **未公开**。由于特征K、L、M均未被对比文件公开，因此这个组合步骤自然也未被公开。对比文件不存在这种综合性的网络建模过程。 |
| **O：进一步包括：响应于确定在所述第二节点处观察到的所述一个或多个行为异常，通过所述第一节点向客户服务实体报告在所述第二节点处观察到的所述一个或多个行为。《隐含公开》** | 说明书第[0045]段及第[0108]段：“如果满足上述规则就将被评估节点判断为恶意节点，并将其列入黑名单，通知其邻居节点避免与被评估节点进行通信。” | **隐含公开**。对比文件中，评估节点（第一节点）在确定被评估节点（第二节点）异常（恶意）后，会“通知其邻居节点”。虽然“邻居节点”是网络内的实体，而“客户服务实体”在目标专利中可能指代更外部的服务提供者，但“向一个实体报告异常以采取后续措施”的核心思想是相通的。本领域技术人员可以理解，在物联网健康监控场景下，将异常报告给负责管理的实体（无论是网络内的管理节点还是外部的客户服务中心）是常见的后续步骤。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **P：其中，所述一个或多个异常行为指示对所述第二节点或者包括所述第二节点的所述本地IoT网络的潜在恶意攻击。《直接公开》** | 说明书第[0002]段：“加大了感应节点被俘获或者节点遭受攻击从而转变成恶意节点的可能性。”<br>说明书第[0047]段：“通过对被评估节点的行为进行监测，从而探测出网络中存在的异常节点。”<br>全文的核心目的就是检测“恶意节点”，其异常行为即指示了节点可能遭受攻击或已成为恶意节点。 | **直接公开**。对比文件的发明目的和应用场景就是检测无线传感器网络中的恶意节点（即遭受攻击或本身恶意的节点）。其检测到的异常行为（如异常的能量消耗、丢包、发送伪造包等）直接指示了“潜在恶意攻击”。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **Q：其中，所述一个或多个异常行为指示所述第二节点处的潜在故障或异常工作状况。《隐含公开》** | 说明书第[0002]段：“由于无线传感器网络长期暴露在自然环境中...使得无线传输的可靠性变得异常脆弱。”<br>说明书背景技术部分提及节点可能因环境等原因出现故障。虽然主要焦点是恶意攻击，但异常检测模型所基于的行为特征（如能量异常消耗、数据包接收/发送异常）同样可能由节点硬件故障、软件错误等“异常工作状况”引起。检测模型本身并不区分异常是恶意攻击还是故障导致，它只检测偏离正常模型的行为。 | **隐含公开**。对比文件虽以安全攻击为主要背景，但其检测的“异常行为”在技术层面涵盖了任何偏离正常模式的行为，这自然包括因设备故障或非恶意异常工作状况导致的行为偏差。本领域技术人员能够理解，基于行为特征的异常检测技术同样适用于故障诊断。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **R：其中，所述第二节点包括被配置成观察所述一个或多个行为的一个或多个组件。《隐含公开》** | 说明书第[0048]-[0053]段描述了被评估节点产生各种行为特征的来源：例如，节点有能量模块从而有能量消耗（ECR）；有无线收发模块从而能发送/接收/转发数据包（PRR, PSR, PFR）；有传感器从而能采集数据（DC）。 | **隐含公开**。对比文件中的被评估节点是无线传感器网络节点，其能够产生被监测的行为特征（如耗能、发包、收包、传感），必然意味着该节点内部包含了实现这些功能的相应硬件组件（如电源模块、处理器、无线收发机、传感器等）。这些组件使得节点能够“行为”，从而被观察。虽然对比文件未明确列出这些组件，但其存在是节点能够工作的必然前提。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **S：其中，所述第二节点进一步包括发射机，所述发射机被配置成将表示所观察到的所述一个或多个行为的一个或多个行为特征发送到如下中的一者或多者：所述第一节点，或被配置成从所述第二节点接收所述一个或多个行为特征并将所述一个或多个行为特征中继给所述第一节点的第三节点。《隐含公开》** | 说明书第[0050]段：“PRR特征是利用ACK机制得到的...节点j向节点i发送一个ACK数据包。”<br>说明书第[0051]段：“PSR特征是利用消息广播的特性而收集到的。因为每个被评估节点都在评估节点的通信范围内，所以任何被评估节点发送的消息评估节点都可以收到”。<br>说明书第[0067]段涉及推荐节点（第三节点）向评估节点（第一节点）发送关于被评估节点（第二节点）的推荐信息。 | **隐含公开**。对比文件中，被评估节点（第二节点）通过其无线发射机发送数据包（包括ACK包、广播数据包），这些数据包被评估节点（第一节点）接收并用于提取行为特征（如PRR, PSR）。同时，邻居节点（第三节点）也通过其发射机，将其观察到的关于第二节点的推荐信息发送给第一节点。这完全对应了第二节点通过发射机直接或间接（通过第三节点中继）向第一节点发送行为特征信息的技术方案。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **T：其中，包括所述第二节点的所述本地IoT网络进一步包括一个或多个节点，所述一个或多个节点被配置成监视所述第二节点通过所述本地IoT网络传送的消息并且根据在所述本地IoT网络上传送的所监视的消息将所述行为信息传送给所述第一节点。《直接公开》** | 说明书第[0067]段及图2：“节点i只接收来自推荐节点R1、R2、R3的关于节点j的推荐信息，也即节点i和节点j的共同的邻居节点。”<br>说明书第[0095]-[0101]段：“推荐信息处理阶段...为了有效防止坏嘴攻击，对于不同节点的推荐信息应给予不同的重视程度。...最后，融合各推荐节点的信息得推荐信任值ITVi,j”。 | **直接公开**。对比文件明确存在推荐节点（R1, R2, R3），它们是第一节点（i）和第二节点（j）的共同邻居节点。这些推荐节点监视第二节点（j）的行为（通过接收其广播消息等），形成自己的评估（推荐信息），然后将这些关于第二节点的行为信息传送给第一节点（i）用于综合判断。这直接对应于目标专利中配置有监视和传送功能的第三节点。因此，该技术特征被对比文件直接公开。 |
| **U：其中，所述第二节点处观察到的所述一个或多个行为是正常还是异常进一步地基于总状态模型与正常状态的比较，所述总状态模型定义了当前状态，所述正常状态与所述本地IoT网络相关联。《未公开》** | 无相应内容。 | **未公开**。对比文件判断节点是否异常，是基于该节点自身的行为特征与通用信任模型的比较。没有引入一个描述整个网络整体“总状态”的模型，也没有将单个节点的行为与这个网络级“总状态模型”进行比较的步骤。目标专利中的“总状态模型”是网络层面的概念，对比文件未涉及。 |
| **V：进一步包括：响应于基于所述比较确定在所述第二节点处观察到的所述行为信息不是指示异常状况，应用机器学习来更新设备行为模型。《未公开》** | 无相应内容。 | **未公开**。对比文件中用于评估的模型（模糊隶属函数、DS融合规则、判断阈值）是预设或根据经验设定的，文中没有描述任何根据正常行为数据动态“更新”这些模型的过程，尤其没有提及“机器学习”这种具体的模型更新方法。 |
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