[發(fā)明專利]基于網(wǎng)絡(luò)安全的大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110401931.2
• 申請日: 2021-04-14
• 公開（公告）號: CN112925805A
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 戰(zhàn)文宗;尹家波;李勇
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇國信安網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號: G06F16/245
• 分類號: G06F16/245;G06F16/215;G06F16/25;G06F16/28;G06Q10/06
• 代理公司: 佛山幫專知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44387
• 代理人: 顏春艷

1.一種基于網(wǎng)絡(luò)安全的大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用方法，其特征在于，所述應(yīng)用方法包括：

獲取并預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，存儲所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)并形成分布式存儲管理系統(tǒng)；

根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型庫，完成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義；

提供數(shù)據(jù)挖掘分析的入口，根據(jù)算法參數(shù)建立相應(yīng)模型，生成分析結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的基于網(wǎng)絡(luò)安全的大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用方法，其特征在于，所述步驟“獲取并預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，存儲所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)并形成分布式存儲管理系統(tǒng)”包括：

通過威脅情報特征庫，抓取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)匯聚，依據(jù)大數(shù)據(jù)分布式計算特性與算法特性對所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一預(yù)處理，形成統(tǒng)一的分布式存儲管理系統(tǒng)。

3.如權(quán)利要求2所述的基于網(wǎng)絡(luò)安全的大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用方法，其特征在于，所述“依據(jù)大數(shù)據(jù)分布式計算特性與算法特性對所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一預(yù)處理義”包括：

利用數(shù)據(jù)切片、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)聚合，數(shù)據(jù)索引標(biāo)記技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行層級化的聚合、重組、清洗、提取、轉(zhuǎn)換、管理、切分等預(yù)處理操作。

4.如權(quán)利要求1所述的基于網(wǎng)絡(luò)安全的大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用方法，其特征在于，所述步驟“根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型庫，完成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義”包括：

對所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析、挖掘、探索，建立數(shù)學(xué)模型庫，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)格式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義，對算法參數(shù)、數(shù)學(xué)模型庫、模型評估體系和挖掘分析的結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)一管理。

5.如權(quán)利要求1所述的基于網(wǎng)絡(luò)安全的大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用方法，其特征在于，所述步驟“根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型庫，完成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義”包括：

建立事件理解引擎，將歸并后的安全日志，基于事件理解規(guī)則，進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，將安全日志理解為安全事件，提高告警準(zhǔn)確性；抽象成分析模型，并將分析模型在Spark-streaming中進(jìn)行代碼實現(xiàn)。

6.如權(quán)利要求5所述的基于網(wǎng)絡(luò)安全的大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用方法，其特征在于，所述步驟“根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型庫，完成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義”包括：

建立攻擊鏈分析模型，通過分析各個網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備收集的所述安全日志和流量安全日志生成網(wǎng)絡(luò)安全事件，進(jìn)行正反雙向推理，正向推理預(yù)警潛在威脅，反向推理還原攻擊情景。

7.如權(quán)利要求6所述的基于網(wǎng)絡(luò)安全的大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用方法，其特征在于，還包括：

攻擊鏈挖掘程序在網(wǎng)絡(luò)安全事件的基礎(chǔ)之上，按照目的資產(chǎn)的維度將各個安全事件進(jìn)行聚合，并對應(yīng)到攻擊鏈的各個階段，從而發(fā)現(xiàn)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中的脆弱主機(jī)。

8.如權(quán)利要求5所述的基于網(wǎng)絡(luò)安全的大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用方法，其特征在于，所述步驟“根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型庫，完成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義”包括：

建立情報關(guān)聯(lián)模型，通過云端情報與本地事件的關(guān)聯(lián)分析實現(xiàn)潛在威脅報警；

其中，所述潛在威脅包括惡意IP、惡意URL。

9.如權(quán)利要求8所述的基于網(wǎng)絡(luò)安全的大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用方法，其特征在于，所述步驟“根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型庫，完成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義”包括：

所述安全日志經(jīng)過分析引擎時，與知識庫進(jìn)行匹配，將所述安全日志打上標(biāo)簽，產(chǎn)生安全事件，事件再上傳到云端情報，進(jìn)行情報驗證，提高分析準(zhǔn)確性。

10.如權(quán)利要求5所述的基于網(wǎng)絡(luò)安全的大數(shù)據(jù)智能分析應(yīng)用方法，其特征在于，所述步驟“根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型庫，完成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義”包括：

建立風(fēng)險評估模型，將外部威脅、資產(chǎn)脆弱性，結(jié)合資產(chǎn)價值，進(jìn)行風(fēng)險評估，通過風(fēng)險評估，得到風(fēng)險計分，基于風(fēng)險評分，產(chǎn)生處置方式的決策，進(jìn)行脆弱性修補(bǔ)，威脅阻斷。