[发明专利]一种基于机器学习的增强型运维审计方法

权利要求书

1.一种基于机器学习的增强型运维审计方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，基于统一的运维操作入口，采集运维特征，并计入运维特征数据集；其中，所述运维特征包括运维终端及应用系统服务器MAC地址、运维终端及应用系统服务器IP地址、运维人员账号权限、运维人员操作行为中的一种或多种；

步骤2，将所述运维特征数据集作为机器学习模型的输入层，通过所述机器学习模型预测运维安全风险等级，获得运维安全风险等级预测结果；

步骤3，将所述运维安全风险等级预测结果与预设的运维安全风险等级进行匹配，按照所述运维安全风险等级预测结果执行相应的风险控制行为。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的增强型运维审计方法，其特征在于，所述步骤1包括：

在应用系统服务器和运维终端之间部署运维代理及审计系统主机，从物理层面统一运维操作入口。

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的增强型运维审计方法，其特征在于，步骤2中，所述机器学习模型采用人工神经网络算法，对运维安全风险等级进行预测。

4.根据权利要求3所述的基于机器学习的增强型运维审计方法，其特征在于，所述步骤2包括：

采集输入信号，将运维特征数据集输入机器学习模型；

计算设备信息激活值，判断是否存在硬件设备信息异常；

计算操作权限激活值，判断是否存在运维操作权限异常；

计算操作行为激活值，判断是否存在运维操作行为异常；

计算得到运维安全风险等级预测函数值；

采集风险控制行为执行反馈，并作为下一次计算输入信号。

5.根据权利要求4所述的基于机器学习的增强型运维审计方法，其特征在于，所述步骤二还包括：

对所述机器学习模型进行训练。