[发明专利]一种通信设备及网络安全预测方法

说明书

本发明公开了一种通信设备及网络安全预测方法，能够对网络流量数据进行全面分析，提高网络安全预测的性能。该设备执行下列过程：实时对采集到的目标流量数据进行特征提取得到所述目标流量数据的第一特征，将所述第一特征输入到第一分类模型进行分类，根据分类结果筛选出第一异常流量数据；以及周期对设定时长内采集到的目标流量数据进行特征提取得到所述目标流量数据的第二特征，将所述第二特征输入到第二分类模型进行分类，根据分类结果筛选出第二异常流量数据；根据所述第一异常流量数据和所述第二异常流量数据确定当前时刻网络的安全等级，并根据时间序列预测法预测下一时刻网络的安全等级。

技术领域

本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种通信设备及网络安全预测方法。

背景技术

网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统能够连续可靠正常地运行，网络服务不中断。

网络安全是一个庞大而复杂的目标，几乎所有的网络安全方面的技术都只是着眼于某一个方面的修修补补，无法站在整个网络全局进行分析，普遍只针对网络安全领域的某一部分进行安全防护，并且目前的网络安全技术大都是在攻击行为发生之后才能进行防护，存在事后发现、功能片面、性能不足等缺陷。

发明内容

本发明提供了一种通信设备及网络安全预测方法，能够对网络流量数据进行全面分析，对网络全局进行安全分析预测，提高网络安全预测的性能。

根据示例性的实施方式中的第一方面，提供一种通信设备，该设备包括处理器以及存储器，其中，所述存储器存储有程序代码，当所述存储器存储的一个或多个计算机程序被所述处理器执行时，使得所述设备执行下列过程：

实时对采集到的目标流量数据进行特征提取得到所述目标流量数据的第一特征，将所述第一特征输入到第一分类模型进行分类，根据分类结果筛选出第一异常流量数据；以及

周期对设定时长内采集到的目标流量数据进行特征提取得到所述目标流量数据的第二特征，将所述第二特征输入到第二分类模型进行分类，根据分类结果筛选出第二异常流量数据，其中所述目标流量数据是从采集的流量数据中剔除属于预设流量类型的流量数据后得到的；

根据所述第一异常流量数据和所述第二异常流量数据确定当前时刻网络的安全等级，并根据时间序列预测法预测下一时刻网络的安全等级。

本实施例提供一种通信设备，能够对全网的数据流量进行分析，通过实时对目标流量数据进行特征提取，筛选出第一异常流量数据，能够保证预测的网络安全等级的实时性及有效性，同时，通过周期对目标流量进行特征提取，筛选出第二异常流量数据，能够保证预测的网络安全等级的准确性，根据所述第一异常流量数据和所述第二异常流量数据确定当前时刻网络的安全等级，并根据时间序列预测法预测下一时刻网络的安全等级，能够对全网的各类型的攻击进行预测，功能更加全面，提高了网络安全预测的性能。

在一些示例性的实施方式中，所述处理器具体用于：

若所述第二异常流量数据等于或少于所述第一异常流量数据，则根据所述第一异常流量数据确定当前时刻网络的安全等级；

本实施例中提供的第一种确定当前时刻网络的安全等级的方式，该方式下能够在保证安全等级准确性的同时，实时地快速地确定出当前时刻网络的安全等级；

在一些示例性的实施方式中，所述处理器具体用于：

若所述第二异常流量数据多于所述第一异常流量数据，则根据所述第二异常流量数据确定当前时刻网络的安全等级；

本实施例中提供的第二种确定当前时刻网络的安全等级的方式，该方式下由于第二异常流量数据多于第一异常流量数据，为了保证确定的当前时刻网络的安全等级的准确性，可以根据第二异常流量数据确定。

在一些示例性的实施方式中，所述处理器具体用于：