[發明專利]一種數據安全平臺、計算機設備及可讀存儲介質有效
| 申請號: | 202010424546.5 | 申請日: | 2020-05-19 |
| 公開(公告)號: | CN111611589B | 公開(公告)日: | 2023-07-04 |
| 發明(設計)人: | 劉維煒;謝永勝 | 申請(專利權)人: | 浙江華途信息安全技術股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F21/57 | 分類號: | G06F21/57;G06F21/62;G06F16/27;G06F16/2458 |
| 代理公司: | 杭州裕陽聯合專利代理有限公司 33289 | 代理人: | 姚宇吉 |
| 地址: | 310012 浙江省杭州市西*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 數據 安全 平臺 計算機 設備 可讀 存儲 介質 | ||
1.一種數據安全平臺,其特征在于,所述數據安全平臺包括:
數據采集層,用以從主機終端、網絡端、業務系統端采集數據;
數據存儲層,用以存儲所述數據采集層采集的數據;
數據計算層,用以對所述數據存儲層存儲的數據進行資源管理調度;
數據分析層,所述數據分析層通過免疫算法生成待應用模型;
數據應用層,根據生成的待應用模型實現安全應用;
其中,根據生成的待應用模型實現安全應用包括:威脅協同與預警、多維態勢感知、用戶行為分析、攻擊溯源追蹤;
威脅協同與預警:通過歷史安全事件對所述數據分析層生成的模型進行訓練以及調整安全策略,以提高安全事件的預測能力和檢測精度;
多維態勢感知:所述數據存儲層存儲的數據包括敏感數據,根據所述數據存儲層存儲的數據,通過所述數據分析層保護敏感數據的安全,并對所述數據分析層計算出的異常結果數據警報;
用戶行為分析:數據采集層采集的數據包括用戶行為數據,所述數據安全平臺根據用戶行為數據生成用戶畫像,并根據用戶行為數據,由所述數據分析層分析出用戶異常行為并對用戶異常行為所對應的用戶標記;
攻擊溯源追蹤:通過利用威脅情報、大數據安全分析、建立情報共享、協同分析以及全生命周期跟蹤安全事件的溯源流程,以方便運維人員進行安全威脅排除、攻擊鏈分析和事件溯源,并通過對資產的多維度關聯分析,還原完整的攻擊鏈。
2.根據權利要求1所述的數據安全平臺,其特征在于,所述數據采集層采集的主機終端數據包括終端管理數據、終端防泄漏數據和文檔安全數據,采集的網絡端數據包括深度包檢測數據、網絡防泄漏數據和安全網關數據,采集的業務系統端數據包括辦公系統數據、生產管理數據。
3.根據權利要求2所述的數據安全平臺,其特征在于,所述數據采集層采集數據的方式包括實時數據采集、離線數據采集和自定義采集。
4.根據權利要求2所述的數據安全平臺,其特征在于,所述數據采集層根據不同的大數據采集框架對采集到的原始數據進行數據預處理,不同的大數據采集框架包括Syslog、FTP、Flume、Kafka。
5.根據權利要求1所述的數據安全平臺,其特征在于,所述數據存儲層利用分布式文件系統和/或分布式數據庫對數據采集層采集的數據進行存儲。
6.根據權利要求1所述的數據安全平臺,其特征在于,所述數據計算層為YARN資源管理系統,所述YARN資源管理系統運行MapReduce計算框架、Hive離線計算平臺、Spark迭代計算平臺、Flink流式計算平臺、Storm流式計算平臺,對所述數據存儲層存儲的數據進行實時和/或離線計算。
7.根據權利要求1所述的數據安全平臺,其特征在于,所述數據分析層包括機器學習模型、深度學習模型以及集成學習模型,所述數據分析層通過免疫算法整合全部機器學習模型、深度學習模型以及集成學習模型,或整合機器學習模型、深度學習模型以及集成學習模型其中任意兩個,或直接調用機器學習模型、深度學習模型以及集成學習模型其中之一。
8.一種計算機設備,包括存儲器和處理器,所述存儲器存儲有計算機程序,其特征在于,所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的數據安全平臺。
9.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的數據安全平臺。
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