[發明專利]一種基于人工神經網絡ANNs的等級保護風險研判方法

在審

• 申請號: 202011639105.3
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112633763A
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發明（設計）人: 劉彪;王驍;秦嘉偉
• 申請（專利權）人: 上海三零衛士信息安全有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/30;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京棘龍知識產權代理有限公司 11740
• 代理人: 戴麗偉

1.一種基于人工神經網絡ANNs的等級保護風險研判方法，其特征在于：所述風險研判方法包括以下步驟：

S1：對等級保護所涉及10個安全類，包括安全物理環境、安全通信網絡、安全區域邊界、安全計算環境、安全管理中心、安全管理制度、安全管理機構、安全管理人員、安全建設管理、安全運維管理中的各控制點的測評指標進行量化，形成評估因子；

S2：對評估因子進行量化評估，獲得多維評估向量組；

S3：利用Matlab工具包編寫TSNE降維程序、dbscan聚類程序、inflation膨脹程序，通過deploytool命令進行打包部署；

S4：S2所述評估向量組作為輸入數據，通過TSNE降維后輸出低維數據向量分組；各向量分組通過dbscan密度調節去除噪聲，獲得核心向量集；對核心向量集進行膨脹運算，以填補聚類去噪時可能缺失的連接，并平滑向量集形態包絡面；

S5:利用Tensorflow編寫程序，對專家標記的歷史數據集進行學習，將學習結果模型打包部署，利用學習所得模型識別S4所述各向量分組，獲得相應風險值；

S6：安全專家對安全風險消解范圍及消解程度進行標記，系統量化后針對每種安全措施形成安全風險消解象限；

S7：對風險散點包絡面與設備、安全管理措施等安全覆蓋象限進行匹配，輸出安全防護方案。

2.如權利要求1所述的一種基于人工神經網絡ANNs的等級保護風險研判方法，其特征在于：S2中所述的量化評估標準包括管理資產等級、脆弱性等級、威脅安全級別的一個或多個。

3.如權利要求1所述的一種基于人工神經網絡ANNs的等級保護風險研判方法，其特征在于：S6中所述的安全風險評估對象指的是安全設備、安全管理措施。

4.如權利要求1所述的一種基于人工神經網絡ANNs的等級保護風險研判方法，其特征在于：S7中所述的安全防護方案可根據用戶所選的風險消解程度及消解范圍輸出對應的安全防護方案。