摘要
一种网络空间安全风险智能识别方法和系统。该方法包括,在关键网络节点和边界设备部署流量采集设备,采集网络流量数据和日志数据;提取网络行为特征和日志关键字段,构建数据特征模型;基于数据特征模型进行向量化处理,采用深度神经网络进行流量分类,识别设备类型和设备标识;对数据特征模型中的流量数据进行降噪,去除数据库日志数据中的冗余信息和标准化处理,生成标准化数据存储至向量数据库;对标准化数据进行实体抽取,构建知识图谱,通过高斯混合模型分析数据分布,结合历史数据计算异常行为的概率,基于贝叶斯决策计算攻击风险;根据计算出的攻击风险生成告警,在知识图谱中追溯攻击风险的历史记录,发送阻断指令,识别网络空间的安全风险。
技术关键词
智能识别方法
日志
流量采集设备
网络流量数据
风险
构建知识图谱
深度神经网络
高斯混合模型
识别设备
数据特征提取
网络节点
数据分布
防火墙
时间序列分析方法
关键字
隔离设备
训练深度学习模型
数据处理模块
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日志数据存储方法
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分类网络
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日志数据存储系统
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子宫
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