[发明专利]一种云平台安全状态预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种云平台安全状态预测方法，该方法包括以下步骤：获得云平台中设定时间段内的威胁情报数据；利用训练获得的逻辑回归模型，确定设定时间段内的每个威胁情报数据的类别，逻辑回归模型为：基于历史时间段内的威胁情报数据及其类别训练获得的；基于设定时间段内的设定类别的威胁情报数据，对云平台的安全状态进行预测。应用本申请实施例所提供的技术方案，可以快速并较为准确地确定出设定时间段内每个威胁情报数据的类别，从而使得基于设定类别的威胁情报数据，对于云平台的安全状态的预测更为准确，以便及时执行预防措施，保障云平台的正常运行。本申请还公开了一种云平台安全状态预测装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。

技术领域

本申请涉及计算机应用技术领域，特别是涉及一种云平台安全状态预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着计算机技术的快速发展，云平台逐渐发展起来，云平台的应用越来越广泛，逐渐成为企业数字化建设以及日常生产中重要的一部分。在云平台运行过程中，安全事件的影响范围越来越大，而且，随着攻击手段的复杂化，安全问题已经成为网络发展需要重点解决和关注的问题。

通过对云平台进行安全状态预测，预测云平台在未来一段时间内的安全状态变化可以有效解决安全问题。

如何对云平台进行安全状态预测，是目前本领域技术人员急需解决的技术问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种云平台安全状态预测方法、装置、设备及存储介质，以快速、准确地对云平台的安全状态进行预测。

为解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：

一种云平台安全状态预测方法，包括：

获得云平台中设定时间段内的威胁情报数据；

利用训练获得的逻辑回归模型，确定所述设定时间段内的每个威胁情报数据的类别，所述逻辑回归模型为：基于历史时间段内的威胁情报数据及其类别训练获得的；

基于所述设定时间段内的设定类别的威胁情报数据，对所述云平台的安全状态进行预测。

在本申请的一种具体实施方式中，通过以下步骤训练获得所述逻辑回归模型：

获得所述历史时间段内的威胁情报数据；

将所述历史时间段内的威胁情报数据转换为数据矩阵；

确定所述历史时间段内的每个威胁情报数据的类别；

基于所述数据矩阵和每个威胁情报数据的类别，训练获得所述逻辑回归模型。

在本申请的一种具体实施方式中，所述将所述历史时间段内的威胁情报数据转换为数据矩阵，包括：

按照向量的元素属性，分别提取所述历史时间段内每个威胁情报数据中的相关信息，形成数据矩阵。

在本申请的一种具体实施方式中，所述确定所述历史时间段内的每个威胁情报数据的类别，包括：

对所述历史时间段内的威胁情报数据进行聚类处理；

根据聚类结果，确定每个威胁情报数据的类别。

在本申请的一种具体实施方式中，所述基于所述数据矩阵和每个威胁情报数据的类别，训练获得所述逻辑回归模型，包括：

确定初始逻辑回归模型；

将所述数据矩阵输入到所述初始逻辑回归模型中，获得每个威胁情报数据的类别输出；

基于每个威胁情报数据的类别输出与确定的每个威胁情报数据的类别的偏差，构造损失函数；

确定所述损失函数的最小值，获得所述逻辑回归模型。