处理数据的方法、系统及存储介质与流程

1.本技术属于数据处理技术领域，尤其涉及一种处理数据的方法、系统及存储介质。

背景技术：

2.随着计算机网络的不断发展，从实验室的局域网到连入千家万户的广域网，各种计算机在生活和工业中不断普及，越来越多的设备被连入网络。无论是计算机还是工控设备，在网络中都需要进行协议通讯，因此衍生了各种各样的通信协议。
3.工业环境的各个设备，会根据不同的通信协议产生不同的工业数据。现有技术中，通常都是单独对每种协议的工业数据进行分析处理，无法进行全面综合分析，导致对工业环境中的工业数据分析片面，无法准确地描述工业环境的状况。

技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术实施例提供了一种处理数据的方法、系统及存储介质，以解决现有技术中，通常都是单独对每种协议的工业数据进行分析处理，无法进行全面综合分析，导致对工业环境中的工业数据分析片面，无法准确地描述工业环境的状况的问题。
5.本技术实施例的第一方面提供了一种处理数据的方法，包括：采集工业环境中各个设备产生的工业数据，每个设备采用的通信协议不同；
6.对各个工业数据进行解析，得到多个解析数据；
7.根据预设的融合目的，确定多个解析数据对应的融合算法，融合目的包括设备预警和构建拓扑图；
8.根据融合算法对多个解析数据进行融合处理，得到融合结果，融合结果用于描述各个设备的运行状况。
9.上述实现方式中，对设备产生的不同通信协议的工业数据进行解析，再根据用户的融合目的对解析后的数据融合，实现了对工业数据的全面综合分析，使得到的融合结果能够多维度的描述工业环境中设备的运行状况，更能准确、完整地反映设备的当前状况。
10.可选地，每个工业数据中包含通信协议标识，对各个工业数据进行解析，得到多个解析数据，包括：根据各个通信协议标识，确定各个工业数据对应的解析方案；根据各个解析方案对各个工业数据进行解析，得到多个解析数据。
11.可选地，根据各个解析方案对各个工业数据进行解析，得到多个解析数据，包括：根据各个解析方案，将各个工业数据解析为可分析数据；过滤各个可分析数据中的冗余数据，得到多个解析数据。
12.可选地，根据融合算法对多个解析数据进行融合处理，得到融合结果，包括：在多个解析数据中查互补数据；将互补数据组合，得到融合结果。
13.可选地，工业数据包括输入设备中的数据、设备的日志数据以及设备输出的数据。
14.可选地，根据融合算法对多个解析数据进行融合处理，得到融合结果之后，该方法还包括：根据融合结果构建蜜罐数据，蜜罐数据用于蜜罐部署。
15.可选地，该方法还包括：对各个工业数据和融合结果进行备份，得到备份数据，备份数据用于模拟仿真数据。
16.本技术实施例的第二方面提供了一种处理数据的系统，包括:
17.采集模块，用于采集工业环境中各个设备产生的工业数据，每个设备采用的通信协议不同；
18.解析模块，用于对各个工业数据进行解析，得到多个解析数据；
19.融合模块，用于根据预设的融合目的，确定多个解析数据对应的融合算法，融合目的包括设备预警和构建拓扑图；根据融合算法对多个解析数据进行融合处理，得到融合结果，融合结果用于描述各个设备的运行状况。
20.可选地，该系统还包括：存储模块，用于对各个工业数据和融合结果进行备份，得到备份数据，备份数据用于模拟仿真数据。
21.本技术实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的方法的步骤。
22.本技术实施例的第四方面提供了一种芯片，包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行上述第一方面所述的方法的步骤。
23.本技术实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在处理数据的系统上运行时，使得该处理数据的系统执行上述第一方面所述的方法的步骤。
24.本技术其他方面的有益效果请参考第一方面的有益效果的描述，此处不再赘述。
附图说明
25.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
26.图1是本技术一示例性实施例提供的一种处理数据的方法的示意性流程图；
27.图2是本技术另一示例性实施例示出的一种处理数据的方法的步骤s102的具体流程图；
28.图3是本技术又一示例性实施例示出的一种处理数据的方法的步骤s104的具体流程图；
29.图4是本技术再一示例性实施例提供的一种处理数据的方法的示意性流程图；
30.图5是本技术又一示例性实施例提供的一种处理数据的方法的示意性流程图；
31.图6是本技术一示例性实施例提供的一种处理数据的系统示意图。
具体实施方式
32.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
33.在本技术实施例的描述中，除非另有说明，“/”表示或的意思，例如，a/b可以表示a
或b；本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，在本技术实施例的描述中，“多个”是指两个或多于两个。
34.以下，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
35.随着计算机网络的不断发展，从实验室的局域网到连入千家万户的广域网，各种计算机在生活和工业中不断普及，越来越多的设备被连入网络。无论是计算机还是工控设备，在网络中都需要进行协议通讯，因此衍生了各种各样的通信协议。
36.工业环境的各个设备，会根据不同的通信协议产生不同的工业数据，对于这些不同的通信协议所产生的工业数据，需要不同种类的采集器进行匹配采集。传统方式中，通常都是单独采集某种通信协议的工业数据，然后进行分析处理，无法同时解析各种通信协议对应的工业数据，导致无法进行全面综合分析，对工业环境中的工业数据分析片面，无法准确地描述工业环境的状况。
37.有鉴于此，本技术提供了一种处理数据的方法、系统及存储介质，包括：采集工业环境中各个设备产生的工业数据，每个设备采用的通信协议不同；对各个工业数据进行解析，得到多个解析数据；根据预设的融合目的，确定多个解析数据对应的融合算法，融合目的包括设备预警和构建拓扑图；根据融合算法对多个解析数据进行融合处理，得到融合结果，融合结果用于描述各个设备的运行状况。上述实现方式中，对设备产生的不同通信协议的工业数据进行解析，再根据用户的融合目的对解析后的数据融合，实现了对工业数据的全面综合分析，使得到的融合结果能够多维度的描述工业环境中设备的运行状况，更能准确、完整地反映设备的当前状况。
38.下面以具体地实施例对本技术的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
39.请参见图1，图1是本技术一示例性实施例提供的一种处理数据的方法的示意性流程图。本技术提供的处理数据的方法的执行主体可以为终端设备，其中，该终端设备包括但不限于车载电脑、平板电脑、计算机、智能手机、可穿戴设备、个人数字助理(personal digital assistant，pda)等设备。也可以为各种类型的服务器。例如，服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(content delivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务。还可以为处理数据的系统。
40.请参见图1，图1是本技术一示例性实施例提供的一种处理数据的方法的示意性流程图。如图1所示的方法可包括：s101～s104，具体如下：
41.s101：采集工业环境中各个设备产生的工业数据，每个设备采用的通信协议不同。
42.工业环境是指工业经济活动的物质空间,它包括作用于工业经济活动的所有外界影响和力量。工业环境中设置有多个设备，如各种工业设备、工控设备、生产设备等。每个不同类型的设备采用的通信协议不同。
43.其中，通讯协议又称通信规程，是指通信双方对数据传送控制的一种约定。约定中
可以包括对数据格式、同步方式、传送速度、传送步骤、纠错方式以及控制字符定义等问题做出统一规定，通信双方必须共同遵守，也叫做链路控制规程。
44.示例性地，通信协议可以包括：程序总线网络(process field bus，profibus)协议、串行通信协议(modbus)、控制器局域网总线(controller area network，can)串行通讯协议、可寻址远程传感器高速通道的开放通信协议(highway addressable remote transducer，hart)、以太网控制自动化技术(ethercat)、工业以太网通讯协议(ethernet/ip)、工业现场总线协议(modbus/tcp)、基于工业以太网技术的自动化总线标准(profinet)、统一架构协议(unified architecture，opc ua)等，还可以包括不同厂商的私有协议。此处仅为示例性说明，对此不做限定。
45.工业数据指该设备能产生的各种数据。例如，工业数据可以包括输入设备中的数据、设备的日志数据以及设备输出的数据中的任意一种或任意组合。
46.示例性地，输入设备中的数据可以包括输入该设备中的操控指令数据、其他设备传输至该设备中的数据等。设备输出的数据可以包括设备对操控指令的反馈数据、设备对其他设备传输至该设备中的数据进行处理后输出的数据等。设备的日志数据指设备在运行过程中由事件触发而产生的数据。设备的日志数据可以包括设备当前状态的数据、传感器读取的实时数据等。
47.示例性地，每个设备上安装有采集器，根据实际需求对每个采集器进行配置，如配置与设备的通信协议所匹配的端口，配置后的各个采集器用于实时采集各个设备产生的工业数据。其中，采集器是一种具有现场实时数据采集、处理功能的自动化设备。具备实时采集、自动存储、即时显示、即时反馈、自动处理、自动传输等功能。为采集的工业数据的真实性、有效性、实时性、可用性提供了保证。
48.示例性地，采集器可以包括工业数据采集器和网络数据采集软件。工业数据采集器可用于采集各个设备输入和/或输出的数据，网络数据采集软件可用于采集各个设备的日志数据。此处仅为示例性说明，对此不做限定。
49.s102：对各个工业数据进行解析，得到多个解析数据。
50.由于直接采集到的工业数据有可能会包含乱码数据、加密数据、冗余数据等，无法对这类数据直接进行分析，因此，需要对采集到的各个工业数据进行解析，得到多个解析数据。
51.其中，解析数据是指可直接用于分析的数据。具体地，解析数据中包含的数据都是符合预设数据格式、经过解密、且被剔除冗余数据后的数据。
52.由于每个不同类型的设备采用的通信协议不同，可预先根据不同的通信协议，设置每个设备对应的解析方案，该解析方案用于解析该设备产生的工业数据。示例性地，采集到各个设备的工业数据后，根据各个设备对应的解析方案，对其产生的工业数据进行解析，得到多个解析数据。
53.s103：根据预设的融合目的，确定多个解析数据对应的融合算法。
54.预设的融合目的由用户根据实际需求自行设定。例如，预设的融合目的可以包括设备预警、构建拓扑图、漏洞检测、隐患检测、攻击信息的预测、传感器预警、生成用户建议、生成数据报表、记录数据处理结果、生成全局信息等。
55.示例性地，预先为不同的融合目的设置不同的融合算法，并将不同的融合目的与
其对应的融合算法关联存储在数据库或者算法库中。当确定融合目的后，在数据库或者算法库中查与该融合目的匹配的融合算法，将查到的该融合算法确定为多个解析数据对应的融合算法。
56.可选地，还可根据现场部署的真实环境进行不同的算法设计，从而为多个解析数据设计不同的融合算法。例如，加权融合法、基于特征级的融合法以及给予决策级的融合法等。
57.s104：根据融合算法对多个解析数据进行融合处理，得到融合结果。
58.融合结果用于多维度描述各个设备的运行状况。例如，融合结果可以从网络安全、网络速度、设备工作效率、设备功能多样化程度、设备经济效益、设备网络环境(如普通网络环境、局域网环境、广域网环境等)、设备安全、设备故障发生率、设备耗电程度、各设备协作协调程度等多方面描述各个设备的运行状况。
59.例如，融合目的为设备预警，其对应的融合算法为对多个解析数据进行等级划分或设置权重，对等级高或者权重大的数据进行分析，得到第一分析结果，再对其他等级或者其他权重的数据进行分析，得到第二分析结果。第一分析结果和第二分析结果共同构成融合结果。其中，第一分析结果用户设备预警，第二分析结果用于描述设备除网络安全外其他方面的运行状况。
60.例如，在多个解析数据中选取网络攻击数据(如设备受到攻击后产生的数据)，将这些网络攻击数据组合在一起，并为这些网络攻击数据设置高等级或大权重，根据这些网络攻击数据分析攻击次数和攻击程度。比较攻击次数是否超过预设攻击次数，攻击程度是否超过预设攻击程度，并将比较结果记为第一分析结果。
61.若攻击次数超过预设攻击次数，和/或攻击程度超过预设攻击程度，则进行设备预警。例如，及时给用户发送信息、邮件等提示用户设备受到的攻击次数超过预设攻击次数，和/或攻击程度超过预设攻击程度，也可以通过语音、警报等方式进行预警。
62.对其他等级或者其他权重的数据进行分析，如对设备所能实现的功能数据进行分析，从而得到设备功能多样化程度，对设备发生故障的次数和时间数据进行分析，从而得到设备故障发生率等。将这些分析结果记为第二分析结果。第一分析结果和第二分析结果共同构成融合结果。
63.可根据用户的实际需求，将融合结果以文档形式、分析图形式、表格形式、日志形式、拓扑图形式等形式展示。此处仅为示例性说明，对此不做限定。
64.可选地，在一种可能的实现方式中，根据融合算法对多个解析数据进行融合处理，得到融合结果也可以是，将多个解析数据与多个工业数据关联，即将解析后的工业数据与未解析的工业数据关联，以获得目标位置或属性。例如，有些特殊环境的网络有拓扑信息和实际的地理位置等信息，将多个解析数据与多个工业数据关联后，可得到这些信息，便于后期进行绘图、逻辑关联等操作。
65.可选地，在一种可能的实现方式中，对多个解析数据进行融合处理，得到的融合结果可以在比赛、学习以及模拟中给予实时数据支持，以供平台展示。
66.上述实现方式中，对设备产生的不同通信协议的工业数据进行解析，再根据用户的融合目的对解析后的数据融合，实现了对工业数据的全面综合分析，使得到的融合结果能够多维度的描述工业环境中设备的运行状况，更能准确、完整地反映设备的当前状况。且
这种处理方式可以对工业数据进行批量处理，提升了处理效率。本技术提供的这种方法可适用于多种网络环境，提升了适用性。
67.请参见图2，图2是本技术另一示例性实施例示出的一种处理数据的方法的步骤s102的具体流程图，可选地，在一种可能的实现方式中，上述s102可包括s1021～s1022，具体如下：
68.s1021：根据各个通信协议标识，确定各个工业数据对应的解析方案。
69.示例性地，由于每个不同类型的设备采用的通信协议不同，每个设备产生的工业数据中可以包含通信协议标识，该通信协议标识用于标识该设备所采用的通信协议。
70.预先为不同的通信协议设置不同的解析方案，并将不同的通信协议与其对应的解析方案关联后存储在协议库中。如果后期获取到新的通信协议或者破译了新的通信协议也可以存储在该协议库中。其中，解析方案可以由客户提供，也可以通过抓包分析配置，对此不做限定。
71.可以动态加载协议库中的解析方案，即根据不同的通信协议标识确定其标识的通信协议，根据该通信协议在协议库中动态查与其对应的解析方案，将查到的解析方案确定为当前各个工业数据对应的解析方案。
72.s1022：根据各个解析方案对各个工业数据进行解析，得到多个解析数据。
73.示例性地，解析方案中包括解码方式、解密方式、剔除冗余数据的方式等，根据解码方式将工业数据中的乱码数据解码为符合预设数据格式的数据，根据解密方式对工业数据中的加密数据进行解密，根据剔除冗余数据的方式剔除工业数据中的冗余数据，从而得到多个解析数据。
74.本实施方式中，根据不同解析方案对各个工业数据进行解析，有针对性地对工业数据进行解析，使解析得到的解析数据更准确，有利于后续基于该解析数据得到的融合结果能够准确地描述设备的运行状况。
75.可选地，在对各个解析方案对各个工业数据进行解析时，可采用集的方式进行解析。即将不同的解析方案和其对应的要解析的工业数据分配给集内若干个相互独立的计算机，各个计算机同时对各自分配到的工业数据进行解析。这种方式采用了轻量、快捷、方便迭代的设计思路，不仅提升了解析速度，还便于快速扩容应对短时间内的大量数据。
76.可选地，在一种可能的实现方式中，上述s1022可包括s10221～s10222，具体如下：
77.s10221：根据各个解析方案，将各个工业数据解析为可分析数据。
78.可分析数据指符合预设数据格式且经过解密的数据。
79.解析方案中包括解码方式、解密方式、剔除冗余数据的方式等，根据解码方式将工业数据中的乱码数据解码为符合预设数据格式的数据，根据解密方式对工业数据中的加密数据进行解密，此时得到的数据为可分析数据。
80.可选地，在一种可能的实现方式中，将各个工业数据解析为可分析数据后，还可分析这些可分析数据的作用，并打上标注。
81.s10222：过滤各个可分析数据中的冗余数据，得到多个解析数据。
82.冗余数据可以包括心跳包数据、时间校对包数据、重复数据等。根据剔除冗余数据的方式剔除可分析数据中的冗余数据，从而得到多个解析数据。例如，删除可分析数据中的心跳包数据、时间校对包数据，对于重复数据保留其中一组后将其余的删除，最终剩余的数
据即为解析数据。
83.可选地，还可根据历史数据和经验分析过滤各个可分析数据中的冗余数据，得到多个解析数据。
84.本实施方式中，根据不同解析方案对各个工业数据进行解析，过滤掉冗余数据，使最终得到的解析数据更准确，有利于后续基于该解析数据得到的融合结果能够准确地描述设备的运行状况。且没有了冗余数据的干扰，间接提升了后续融合处理的速度。
85.请参见图3，图3是本技术又一示例性实施例示出的一种处理数据的方法的步骤s104的具体流程图，可选地，在一种可能的实现方式中，上述s104可包括s1041～s1042，具体如下：
86.s1041：在多个解析数据中查互补数据。
87.s1042：将互补数据组合，得到融合结果。
88.多个解析数据之间存在不同的关联关系，如互补型关系、冗余型关系以及协作型关系。当多个解析数据之间存在的关联关系为互补型关系时，多个解析数据中包括互补数据。互补数据指属于同一场景中的不同数据，这些同一场景中的不同数据组合可得到该场景更完整地全局信息。同一场景指设备完成某个件事件时对应的场景。
89.在多个解析数据中查互补数据，可以理解的是，互补数据至少为两组数据。将互补数据组合，得到融合结果。
90.本实施方式中，在多个解析数据中查互补数据，将互补数据组合，得到的融合结果能够更完整地反映全局信息，进而能够准确地反映设备的运行状况。
91.可选地，当多个解析数据之间存在的关联关系为冗余型关系时，多个解析数据中包括冗余型数据，值得说明的是，冗余型数据与冗余数据并不相同，冗余数据是指完全相同的数据，冗余型数据是指两个或多个输入数据的来源提供了对同一目标的信息，或者冗余型数据是指两个或多个解析数据表示的是同一目标，对冗余型数据进行融合可以增强可信度。
92.可选地，当多个解析数据之间存在的关联关系为协作型关系时，多个解析数据中包括协作型数据，多个协作型数据组合后可以表达比单独数据更复杂的信息。
93.可选地，在数据融合后也可根据现有的真实数据进行分析和研究，对融合算法进行微调和处理，既可以给出融合后更精确、更完全、更可靠的数据报表，也能缩短相关人员的比对分析时间，对后期网络安全、蜜罐部署、比赛学习和数据收集分析提供巨大的便利。
94.请参见图4，图4是本技术再一示例性实施例提供的一种处理数据的方法的示意性流程图，如图4所示的方法可包括：s201～s205。值得说明的是，本实施方式中的s201～s204与图1对应的实施例中的s101～s104完全相同，具体参考图1对应的实施例中的s101～s104的描述，此处不再赘述。s205具体如下：
95.s205：根据融合结果构建蜜罐数据，蜜罐数据用于蜜罐部署。
96.蜜罐技术本质上是一种对攻击方进行欺骗的技术，通过布置一些作为诱饵的主机、网络服务或者信息，诱使攻击方对它们实施攻击，从而可以对攻击行为进行捕获和分析，了解攻击方所使用的工具与方法，推测攻击意图和动机，能够让防御方清晰地了解他们所面对的安全威胁，并通过技术和管理手段来增强实际系统的安全防护能力。
97.示例性地，根据蜜罐的类型在融合结果中选取与该类型匹配的数据，将选取的数
据作为蜜罐数据。根据选取的蜜罐数据可以更加真实的模拟设备，实现蜜罐部署。其中，蜜罐的类型可以包括研究型蜜罐、产品型蜜罐、高交互蜜罐、低交互蜜罐等。
98.本实施方式中，根据融合结果构建蜜罐数据，这些蜜罐数据能够更加真实的模拟设备，反向吸引其他攻击侧的真实数据，一方面阻挡了对真实设备的攻击，另一方面获取到了研究样本，便于对攻击方的攻击方式进行研究，从而更好地保护真实设备的安全。
99.请参见图5，图5是本技术又一示例性实施例提供的一种处理数据的方法的示意性流程图，如图5所示的方法可包括：s301～s305。值得说明的是，本实施方式中的s301～s304与图1对应的实施例中的s101～s104完全相同，具体参考图1对应的实施例中的s101～s104的描述，此处不再赘述。s305具体如下：
100.s305：对各个工业数据和融合结果进行备份，得到备份数据。
101.示例性地，可将各个工业数据和融合结果进行备份存储。例如，将各个工业数据和融合结果复制一份，存储在数据库中，复制存储在数据库中的这些数据即为备份数据。
102.可选地，对各个工业数据的备份，也可在采集到工业环境中各个设备产生的工业数据后就进行备份。
103.本实施方式中，对各个工业数据和融合结果进行备份，得到备份数据。备份数据一方面可用于模拟仿真数据，即某些场景中需要模拟真实数据时，就可在数据库中调取出备份数据，用这些备份数据模拟仿真数据。另一方面对各个工业数据和融合结果留档后期调研时方便重放、调取。
104.图6是本技术一示例性实施例提供的一种处理数据的系统示意图，如图6所示，该系统包括采集模块、解析模块以及融合模块。
105.其中，采集模块，用于采集工业环境中各个设备产生的工业数据，每个设备采用的通信协议不同。采集模块将采集到的各个工业数据传输给解析模块。
106.解析模块，用于对各个工业数据进行解析，得到多个解析数据。解析模块将解析得到的多个解析数据传输给融合模块。
107.融合模块，用于根据预设的融合目的，确定所述多个解析数据对应的融合算法，所述融合目的包括设备预警和构建拓扑图；根据所述融合算法对所述多个解析数据进行融合处理，得到融合结果，所述融合结果用于描述各个设备的运行状况。
108.可选地，每个工业数据中包含通信协议标识，解析模块具体用于：根据各个通信协议标识，确定各个工业数据对应的解析方案；根据各个解析方案对各个工业数据进行解析，得到多个解析数据。
109.可选地，解析模块还用于：根据各个解析方案，将各个工业数据解析为可分析数据；过滤各个可分析数据中的冗余数据，得到多个解析数据。
110.可选地，融合模块具体用于：在多个解析数据中查互补数据；将互补数据组合，得到融合结果。
111.可选地，工业数据包括输入设备中的数据、设备的日志数据以及设备输出的数据。
112.可选地，该系统还包括构建模块，该构建模块用于根据融合结果构建蜜罐数据，蜜罐数据用于蜜罐部署。
113.可选地，该系统还包括存储模块，用于对各个工业数据和融合结果进行备份，得到备份数据，备份数据用于模拟仿真数据。
114.示例性地，存储模块主要对所有采集到的工业数据和融合处理后的融合结果进行存储。由于数据量可能非常大，会有相应的集和缓存区、备份区进行处理。例如，对多个解析数据的融合处理可在缓存区进行，对工业数据和融合结果的备份可在备份区进行。
115.值得说明的是，该系统包括的采集模块、解析模块、融合模块、构建模块以及存储模块，可以是实体模块，也可以是虚拟模块，均可用于实现上述各个方法实施例中的步骤。以实际情况为准，对此不做限定。
116.本技术实施例还提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质可以是非易失性，也可以是易失性，该计算机存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各个方法实施例中的步骤。
117.本技术还提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在设备上运行时，使得该设备执行上述各个方法实施例中的步骤。
118.本技术实施例还提供了一种芯片或者集成电路，该芯片或者集成电路包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，使得安装有该芯片或者集成电路的设备执行上述各个方法实施例中的步骤。
119.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
120.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
121.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
122.以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神范围，均应包含在本技术的保护范围之内。

技术特征：

1.一种处理数据的方法，其特征在于，所述方法包括：采集工业环境中各个设备产生的工业数据，每个设备采用的通信协议不同；对各个工业数据进行解析，得到多个解析数据；根据预设的融合目的，确定所述多个解析数据对应的融合算法，所述融合目的包括设备预警和构建拓扑图；根据所述融合算法对所述多个解析数据进行融合处理，得到融合结果，所述融合结果用于描述各个设备的运行状况。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，每个工业数据中包含通信协议标识，所述对各个工业数据进行解析，得到多个解析数据，包括：根据各个所述通信协议标识，确定各个所述工业数据对应的解析方案；根据各个所述解析方案对各个所述工业数据进行解析，得到所述多个解析数据。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述解析方案对各个所述工业数据进行解析，得到所述多个解析数据，包括：根据各个所述解析方案，将各个所述工业数据解析为可分析数据；过滤各个所述可分析数据中的冗余数据，得到所述多个解析数据。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合算法对所述多个解析数据进行融合处理，得到融合结果，包括：在所述多个解析数据中查互补数据；将所述互补数据组合，得到所述融合结果。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工业数据包括输入所述设备中的数据、所述设备的日志数据以及所述设备输出的数据。6.如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合算法对所述多个解析数据进行融合处理，得到融合结果之后，所述方法还包括：根据所述融合结果构建蜜罐数据，所述蜜罐数据用于蜜罐部署。7.如权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述各个工业数据和所述融合结果进行备份，得到备份数据，所述备份数据用于模拟仿真数据。8.一种处理数据的系统，其特征在于，所述系统包括：采集模块，用于采集工业环境中各个设备产生的工业数据，每个设备采用的通信协议不同；解析模块，用于对各个工业数据进行解析，得到多个解析数据；融合模块，用于根据预设的融合目的，确定所述多个解析数据对应的融合算法，所述融合目的包括设备预警和构建拓扑图；根据所述融合算法对所述多个解析数据进行融合处理，得到融合结果，所述融合结果用于描述各个设备的运行状况。9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：存储模块，用于对所述各个工业数据和所述融合结果进行备份，得到备份数据，所述备份数据用于模拟仿真数据。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

技术总结

本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种处理数据的方法、系统及存储介质，包括：采集工业环境中各个设备产生的工业数据，每个设备采用的通信协议不同；对各个工业数据进行解析，得到多个解析数据；根据预设的融合目的，确定多个解析数据对应的融合算法，融合目的包括设备预警和构建拓扑图；根据融合算法对多个解析数据进行融合处理，得到融合结果，融合结果用于描述各个设备的运行状况。上述方案中，对设备产生的不同通信协议的工业数据进行解析，再根据用户的融合目的对解析后的数据融合，实现了对工业数据的全面综合分析，使得到的融合结果能够多维度的描述工业环境中设备的运行状况，更能准确、完整地反映设备的当前状况。完整地反映设备的当前状况。完整地反映设备的当前状况。