[发明专利]一种企业网络安全管理云服务平台系统

权利要求书

1.一种企业网络安全管理云服务平台系统，其特征在于，包括：

设置在一个或多个企业网络中的本地网络监视系统，与网络交换机镜像端口连接，通过所述网络交换机镜像端口获取企业网络上的所有网络数据，并通过加密通道同步转发到云服务平台；

所述云服务平台包括：

记录管理系统，对网络数据分析，生成企业网络的历史数据记录；

网络状态管理系统，自动或根据指令生成当前网络运行状态报告并储存；

入侵检测检测系统，根据网络数据和由此生成的历史数据记录检测、分析和报告被管网络的异常行为。

2.根据权利要求1所述的一种企业网络安全管理云服务平台系统，其特征在于，所述记录管理系统包括：

访问记录管理模块，根据接收到的网络数据获取所述网络的访问记录，生成企业网络的访问数据记录；

事件记录管理模块，根据接收到的网络数据获取所述网络的事件记录，生成企业网络的事件数据记录；

系统记录管理模块，根据接收到的网络数据获取所述网络的系统记录，生成企业网络的系统数据记录。

3.根据权利要求2所述的一种企业网络安全管理云服务平台系统，其特征在于，所述异常行为包括数据泄露异常，入侵异常。

4.根据权利要求2所述的一种企业网络安全管理云服务平台系统，其特征在于，所述云服务平台还包括：

安全态势感知模块，用于监管当前时刻和未来时刻的网络安全状态，包括：

安全信息融合单元，用于过滤、精简、归并来自不同传感器采集的网络数据，所述传感器设置在所述本地网络监视系统中，用于获取企业网络的入侵检测警报、操作系统及应用程序日志、防火墙日志、弱点扫描结果等安全信息；

网络安全态势评估单元，用于根据所述归并后的网络数据，评估企业网络当前的安全状况；

网络安全态势预测单元，用于企业网络当前面临的威胁，预测威胁的演变趋势及未来可能受到的攻击概率。

5.根据权利要求4所述的一种企业网络安全管理云服务平台系统，其特征在于，所述网络安全态势评估单元，用于评估企业网络当前的安全状况，获取当前时刻的网路安全态势评估，

其中，采用的安全态势评估函数为：

其中，

Z_x＝U_x(S,C)+U_x(D,C)

U_x({r},{c})＝W(r,c)×H_x(r,c)

式中，z_x表示归一化安全态势值，Z_x表示网络安全态势值，W(s,c)和W(d,c)分别表示服务s或数据d的属性c遭受侵害时，可能造成的最大直接损失估计；其中S，D，C分别表示服务，数据及其包括的属性的集合，其中S∪D＝R，R表示安全项集合，U_x(R,C)表示安全集R×C的安全态势，U_x({r},{c})表示安全项(r,c)的安全态势，H_x(r,c)表示安全项(r,c)的面临侵害的可能性。

6.根据权利要求5所述的一种企业网络安全管理云服务平台系统，其特征在于，所述网络安全态势预测单元，用于企业网络当前面临的威胁，预测威胁的演变趋势及未来可能受到的攻击概率，具体包括：

准备阶段：系统定期对网络状态的采样，计算出网络的安全态势值，将获取的安全态势值采用时变曲线进行表示：s＝f(t)，其中s表示网络安全态势值，f(t)表示以时间作为时变曲线的变量；

在时变曲线中，采用G(i,m)表示时变曲线的子图，表示始于t_i时刻含有m段邻接线段的折线子图，线段斜率q_k序列(q_i,q_i+1,…,q_i+m-1)用向量Q(i,m)表示，即根据历史记录G(0,n-1)和事发迹象G(n-m,m)推断延续效应G(n,p)，其中p表示设定的预测时间长度，n表示当前时刻；

对参数进行初始化设定，令集合权重累加和ξ＝0，变量j＝n-m，其中j表示当前安全迹象的起始位置；

从i＝0到i＝j-a依次对曲线拟合度进行判断，如果存在拟合度其中，表示始于t_i时刻和t_j时刻含有m段邻接线段的折线子图的拟合度，表示设定的拟合度阈值，则有：

则获取该t_i时刻的权重伸缩比σ＝f_σ(i,j,m)×γ(i,m,p)，其中f_x(i,m,p)表示普适度，x[i,m,p]表示Q(i,m+p)的普适量，x_max表示历史获取普适量的最大值，表示始于t_i时刻和t_j时刻含有m段邻接线段的折线子图的拟合度，表示Q(i,m)的单位化向量，η表示敏化指数，f_σ(i,j,m)表示从Q(i,m)到Q(j,m)向量的伸缩比，γ(i,m,p)表示伸缩比调节因子，p表示设定的预测时间长度；

将拟合位置i，及其对应的权重w和伸缩比σ组合{(i,w,σ)}录入集合Ψ中，Ψ＝Ψ∪{(i,w,σ)}，并且更新权重累加和ξ＝ξ+w，对于所有集合Ψ中的(i,w,σ)，对权重进行归一化处理，

预测阶段：如果集合Ψ不为空集，则进行态势预测：

s_n+k+1＝s_n+k+τ×q_n+k

其中，

对于集合Ψ中的U{(i,w,σ)}记录，依据伸缩比σ将斜率q_i+m+k缩放至与其的尺度，按w加权后，叠加到预测斜率q_n+k上，并逐步预测出安全态势值点集{(t_n+k,s_n+k)|1≤k≤p}；

根据获取的安全态势点击分析网络安全态势趋势变化。