[发明专利]基于大数据的安全事件上报平台及方法

权利要求书

1.基于大数据的安全事件上报平台，其特征在于：包括原始数据模块、安全事件分析模块、安全事件库和上报模块。

所述原始数据模块可以接收来各厂商扫描器返回的扫描结果，并对数据进行清洗、过滤、整合处理，将接收到的存在关联性的数据，通过关联补齐后形成完整的数据。

所述安全事件分析模块，内置有对安全事件进行匹配分析的多种安全事件模型；

所述安全事件库通过安全事件分析模型验证分析后，经过规范化、标准化处理，依据时空、区域分类整理，统一存储在安全事件库中并做可视化展示，动态感知安全事件发生情况并可做初步感知预测。

所述上报模块可在平台配置上报的区域、时间，并可添加上报白名单、重点关注某单位关注网站的安全性，实现选择性上报。

2.利用如权利要求1所述的基于大数据的安全事件上报平台的基于大数据的安全事件上报(通报)方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1)、根据平台制定的安全事件字段标准，接收本地、云端以及第三方扫描设备推送的原始扫描数据，经过数据集市对数据进行治理，形成规范的有效数据，亦可依靠机器学习发现衍生事件或者其他漏洞威胁。

步骤2)、安全事件分析模块，内置有对安全事件进行匹配分析的多种安全事件模型，对扫描结果逐一进行匹配分析，得出全面的安全事件分析报告。

步骤3)、安全事件库通过安全事件分析模型验证分析后的事件，转至安全事件库分类存储，基于区域(城市)、数量、趋势、类型等多维度，做可视化展示，直观呈现安全事件现状，感知、预测未来的安全事件发生可能性，提起防范、提前预警。

步骤4)、已经通过验证并上传附近截图的安全事件、也可在上报模块查询获取。可针对特定安全事件人工上报，也通过设置上报的区域(可精确到县级)，时间、频率、黑名单、白名单等参数，结合上级上报要求以及下级单位上报意愿等因素，选择性的上报安全事件。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的安全事件上报(通报)方法，其特征在于：

步骤2)中：

安全事件模型包括：黑页模型、暗链模型、反共模型、博彩模型、色情模型、非法广告模型、后门模型、钓鱼模型、挂马模型；

对网站的页面快照、页面源码、敏感词、可用性汇总，通过对爬行下来的页面上的特征，与各安全事件模型中特征库里的特征进行匹配，从而发现被篡改的页面、通过浏览器ua获得两次结果进行对比，抓取被篡改的部分，安全事件模型分析被篡改的内容是属于什么类型。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的安全事件上报(通报)方法，其特征在于：

步骤2)中：

安全事件模型内部规则库的字段包括事件类别、网站类型、网站名称、网站URL、(源、目的)ip地址、发生时间、类型标识、网站管辖地所属、备注信息、附件截图。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的安全事件上报(通报)方法，其特征在于：

在步骤4)中：在上报模块配置上报的区域、时间，并可添加上报白名单、重点关注某单位关注网站的安全性，实现选择性上报；遇到己方客户不希望上报的情况，亦可添加上报黑名单，规避上报风险保护客户切身利益。