[發(fā)明專利]風險評估方法、裝置及終端

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910135801.1
• 申請日: 2019-02-20
• 公開（公告）號: CN110162976B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發(fā)明（設計）人: 王偉;曾凡;關塞;李家昌;聶利權;陳潔遠;萬志穎;阮華;于洋
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F21/57
• 分類號: G06F21/57;G06F16/36
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;熊永強

1.一種風險評估方法，其特征在于，包括：

在檢測到針對目標機器的風險評估觸發(fā)事件時，獲取所述目標機器相關的知識圖譜，所述目標機器的各個機器數(shù)據(jù)作為實體數(shù)據(jù)或者作為實體數(shù)據(jù)的屬性值記錄在所述知識圖譜上，所述知識圖譜還記錄了各個機器數(shù)據(jù)之間的關系；所述機器數(shù)據(jù)為對所述目標機器中的實體進行描述的描述數(shù)據(jù)；

確定用于對所述目標機器進行風險評估的風險評估算法，并確定所述風險評估算法所需的風險評估指標；其中，不同的目標機器對應不同的風險評估算法，不同的風險評估算法所需的風險評估指標不同；所述風險評估指標包括第一風險評估指標和第二風險評估指標；所述第一風險評估指標的第一關聯(lián)機器數(shù)據(jù)為用于衡量所述目標機器的資產重要性的機器數(shù)據(jù)；所述第一關聯(lián)機器數(shù)據(jù)包括：機器業(yè)務的機器數(shù)據(jù)；所述第二風險評估指標的第二關聯(lián)機器數(shù)據(jù)為用于衡量所述目標機器的資產安全性的機器數(shù)據(jù)；所述第二關聯(lián)機器數(shù)據(jù)包括以下至少一項：漏洞的機器數(shù)據(jù)、弱口令的機器數(shù)據(jù)，以及機器端口的機器數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述知識圖譜記錄的各個機器數(shù)據(jù)之間的關系從所述知識圖譜記錄的機器數(shù)據(jù)中查找出與所述風險評估指標相關的關聯(lián)機器數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述關聯(lián)機器數(shù)據(jù)確定所述風險評估指標的指標值，包括：根據(jù)所述知識圖譜記錄的各個機器數(shù)據(jù)之間的關系從所述知識圖譜記錄的機器數(shù)據(jù)中分別查找出與所述第一風險評估指標相關的關聯(lián)機器數(shù)據(jù)以及與所述第二風險評估指標相關的關聯(lián)機器數(shù)據(jù)；

根據(jù)風險評估算法和所述風險評估指標的指標值對所述目標機器進行風險評估。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述關聯(lián)機器數(shù)據(jù)確定所述風險評估指標的指標值，包括：

獲取所述風險評估指標對應的數(shù)據(jù)關系表，所述數(shù)據(jù)關系表中包括機器數(shù)據(jù)與指標衡量值的對應關系；

從所述數(shù)據(jù)關系表中查詢所述關聯(lián)機器數(shù)據(jù)所對應的指標衡量值，并根據(jù)查詢到的所述關聯(lián)機器數(shù)據(jù)所對應的指標衡量值確定所述風險評估指標的指標值。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)風險評估算法和所述風險評估指標的指標值對所述目標機器進行風險評估，包括：

根據(jù)風險評估算法和所述風險評估指標的指標值進行風險計算，得到所述目標機器的風險值；

基于所述目標機器的風險值對所述目標機器進行風險評估。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述風險評估算法和所述風險評估指標的指標值進行風險計算，得到所述目標機器的風險值，包括：

根據(jù)所述風險評估算法計算所述第一風險評估指標的指標值和第二風險評估指標的指標值的乘積；

將所述第一風險評估指標的指標值和第二風險評估指標的指標值的乘積作為所述目標機器的風險值。

5.如權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，在所述在檢測到針對目標機器的風險評估觸發(fā)事件時，獲取所述目標機器相關的知識圖譜之前，所述方法還包括：

獲取所述目標機器的資產數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述資產數(shù)據(jù)確定所述目標機器的機器數(shù)據(jù)集合；

采用所述機器數(shù)據(jù)集合配置知識圖譜，所述知識圖譜包括實體數(shù)據(jù)、所述實體數(shù)據(jù)的屬性值、以及各個實體數(shù)據(jù)之間的關系。

6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用所述機器數(shù)據(jù)集合配置知識圖譜，包括：

確定關于所述機器數(shù)據(jù)的本體結構，所述本體結構包括多個機器維度的本體節(jié)點、本體節(jié)點的屬性節(jié)點以及本體關系，所述本體關系為各個本體節(jié)點之間的關系；

從所述機器數(shù)據(jù)集合中確定出作為實體數(shù)據(jù)的機器數(shù)據(jù)導入所述本體結構中對應的本體節(jié)點，并從所述機器數(shù)據(jù)集合中確定出作為實體數(shù)據(jù)的屬性值的機器數(shù)據(jù)導入所述本體結構中對應的屬性節(jié)點以配置知識圖譜。

7.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述機器數(shù)據(jù)集合包括離線機器數(shù)據(jù)和實時機器數(shù)據(jù)；其中，所述離線機器數(shù)據(jù)為更新頻率小于閾值的機器數(shù)據(jù)，所述實時機器數(shù)據(jù)為更新頻率大于所述閾值的機器數(shù)據(jù)。