1.基于SCAP的安全基线核查方法，其特征在于，包括：基于SCAP的通用配置枚举和通用脆弱性枚举标准，对工业互联网设备进行建模，建立工业互联网设备模型，所述工业互联网设备模型包括设备类型、操作系统、应用软件、网络配置；建立工业互联网设备模型的过程包括：收集工业互联网设备的初始数据，包括设备类型、操作系统、应用软件和网络配置；利用SCAP的通用配置枚举标准，对收集的初始数据进行分类和标准化，生成设备的配置枚举；利用SCAP的通用脆弱性枚举标准，对设备操作系统和应用软件中的已知漏洞进行识别和记录，生成设备的脆弱性枚举；基于配置枚举和脆弱性枚举的结果，建立初步工业互联网设备模型；对初步工业互联网设备模型进行验证和校正，确保模型的准确性和完整性，生成工业互联网设备模型；根据工业互联网设备模型，定制SCAP内容，所述SCAP内容包括可扩展配置检查描述格式检查列表、开放漏洞和评估语言定义、通用平台枚举字典；定制SCAP内容过程包括：解析工业互联网设备模型，获取设备的详细信息，包括设备类型、操作系统、应用软件和网络配置；根据设备模型中获取的信息，生成适合于特定设备的可扩展配置检查描述格式检查列表；使用设备模型中的操作系统和应用软件信息，编写相应的开放漏洞和评估语言定义，用于描述如何检查设备的安全配置和漏洞；根据设备类型和网络配置，生成或更新通用平台枚举字典，以准确标识设备的硬件、操作系统和应用软件环境；将生成的可扩展配置检查描述格式检查列表、开放漏洞和评估语言定义和通用平台枚举字典集成到SCAP配置文件中，确保这些内容能够协同工作，对工业互联网设备进行全面的安全评估；对定制的SCAP内容进行验证和测试，确保其准确性和有效性，调整和优化SCAP内容以适应实际设备环境；利用SCAP扫描工具，对工业互联网设备进行扫描，获取设备配置信息和漏洞信息，并根据定制的SCAP内容进行评估，生成评估报告；包括：配置SCAP扫描工具，导入根据工业互联网设备模型定制的SCAP内容，包括可扩展配置检查描述格式检查列表、开放漏洞和评估语言定义和通用平台枚举字典；启动SCAP扫描工具，对目标工业互联网设备进行初始扫描，收集设备的实时配置信息和漏洞信息；对收集到的设备配置信息和漏洞信息进行预处理，标准化数据格式以确保与SCAP内容的兼容性；使用导入的可扩展配置检查描述格式检查列表，对设备的安全配置进行检查，记录每个检查项的结果；依据开放漏洞和评估语言定义，对设备的漏洞进行评估，识别和记录设备中存在的已知漏洞及其严重性；将检查和评估结果与通用平台枚举字典进行对照，确保每项结果与设备的具体平台环境相对应；综合检查和评估结果，生成详细的评估报告，包括每个设备的安全配置状态、发现的漏洞信息、检查和评估结果的整体评分；基于评估报告，对工业互联网设备的安全配置和漏洞情况进行核查，并输出核查结果；核查过程包括：采用基于模糊逻辑的多层次模糊综合评判算法对评估报告中的每个安全配置和漏洞项进行量化评分，获得综合评判得分；根据综合评判得分，利用支持向量机算法将所有工业互联网设备分类为符合安全基线要求和不符合安全基线要求两类；根据核查结果，对不符合安全基线要求的工业互联网设备进行联动处置，所述联动处置包括告警、隔离、修复；联动处置过程包括：生成并发送告警通知给相关设备管理员，描述发现的安全问题；触发预定义的安全策略，包括动态调整网络访问控制列表或启动设备的应急模式；将不符合安全基线要求的设备隔离到安全的子网中，以防止潜在的安全威胁扩散。
2.根据权利要求1所述的基于SCAP的安全基线核查方法，其特征在于，所述多层次模糊综合评判算法包括如下步骤：确定评价指标体系，包括配置项评分 、漏洞项评分 ；构建模糊矩阵，定义模糊集 和权重集 ，其中，模糊集 表示每个评价指标的隶属度函数；权重集 表示各指标的权重，且满足如下的公式(1): ；其中， 表示配置项评分的权重； 表示漏洞项评分的权重； 表示权重集中评价指标的数量；按照如下的公式(2)，定义隶属度函数 ： ；其中， 和 分别为隶属度函数的参数；对每个评价指标 ，通过公式(2)计算其模糊隶属度 ；将所有评价指标的模糊隶属度值组成模糊评判矩阵 ；按照如下的公式(3)，基于模糊评判矩阵𝑅和权重集𝑊，计算每个工业互联网设备的综合评判得分 ： ；其中， 表示第 个指标的模糊隶属度值； 表示第 个指标的权重； 是指标的数量。
3.根据权利要求1所述的基于SCAP的安全基线核查方法，其特征在于，所述支持向量机算法包括如下步骤：构建训练数据集，包括历史评估报告数据和其对应的分类结果，所述支持向量机算法的输入特征向量 包括综合评判得分 、配置项评分 、漏洞项评分 、设备的历史评估记录、设备的使用环境、设备的安全事件历史；训练SVM模型，目标函数采用如下的公式(4): ；模型参数的约束条件采用如下的公式(5)： ；其中， 和 为模型参数； 为松弛变量； 为惩罚参数； 为分类标签； 为特征向量； 为权重系数； 为上一轮训练的权重向量；使用训练好的SVM模型对当前设备进行分类，得到最终分类结果。
4.根据权利要求1所述的基于SCAP的安全基线核查方法，其特征在于，还包括：周期性地重新评估工业互联网设备的安全状态，确保其持续符合安全基线要求。
5.根据权利要求4所述的基于SCAP的安全基线核查方法，其特征在于，还包括：记录每次重新评估的结果和修复措施，形成设备的安全历史档案，用于长期安全管理和趋势分析。
