[发明专利]一种基于安全风险量化的边缘侧终端安全接入策略选择方法有效
申请号: | 201910622251.6 | 申请日: | 2019-07-11 |
公开(公告)号: | CN110138627B | 公开(公告)日: | 2019-09-20 |
发明(设计)人: | 文红;许爱东;蒋屹新;伊玉君 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学;南方电网科学研究院有限责任公司 |
主分类号: | H04L12/24 | 分类号: | H04L12/24;H04L29/06;G06N3/04 |
代理公司: | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人: | 邹裕蓉 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 数据应用 量化 接入策略 终端安全 终端 计算系统 安全 安全策略选择 安全保护 安全策略 安全接入 安全性能 风险量化 计算终端 客观标准 权重系数 数据集 算法 威胁 优化 | ||
1.一种基于安全风险量化的边缘侧终端安全接入策略选择方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)设置边缘计算系统下终端和数据应用面临的安全风险量化值以及对应的安全风险等级,每一种安全风险均由系统风险、破坏力和脆弱性三个维度组成;边缘计算系统包括边缘侧计算设备与终端;设置终端或数据应用面临的每种威胁的安全风险的评价矩阵
其中,
2)各终端或数据应用的安全风险量化值
其中,
3)边缘侧计算设备设置安全策略的评价矩阵
4)计算得到边缘侧计算设备对各终端或数据应用采用安全策略后的安全保护量化值
其中,
5)边缘侧计算设备根据实际需求,以得到的安全保护量化值
2.如权利要求1所述方法,其特征在于,步骤5)中,当只选择单一安全策略时,直接选择
3.如权利要求1所述方法,其特征在于,步骤5)中,当需要2种或2种以上安全策略的组合时,则采用机器学习算法和深度学习算法依据各终端或数据应用采用各安全策略后的安全保护量化值
4.如权利要求1所述方法,其特征在于,所述安全风险包括:权限攻击、数据存储和加密攻击、漏洞威胁和远程控制。
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