[发明专利]网络安全态势综合分析方法

说明书

本发明公开了一种网络安全态势综合分析方法，其包括：步骤一，采集安全云平台的安全日志数据，整理后作为数据分析样本；步骤二，提取特征后进行降维处理，利用数据关联分析技术进行关联关系分析，将数据分析样本基于业务访问类型进行分类并输出分类结果；步骤三，安全分析，建立规则识别数据库，预定义剧本进行用户行为识别；步骤四，提取当前用户访问的请求数据，进行整理、特征提取以及降维处理后得待测数据，采用数据关联分析技术获得所述待测数据的最相似样本，确定所述待测数据的类型；按照预定义剧本进行所述待测数据的行为识别；步骤五，按照当前用户访问的业务类型、行为以及攻击类型，以图表形式呈现识别结果。

技术领域

本发明涉及一种网络安全大数据分析领域。更具体地说，本发明涉及一种网络安全态势综合分析方法。

背景技术

信息化的快速发展引发了全球范围的深刻变革，但随着互联网的应用，电脑的普及，使得网络安全问题逐渐开始显现的重要起来。Internet把世界各地的计算机联接到一起时，信息安全的内涵也就发生了根本的变化。从网络环境的单一性质到业务的多样性，它不仅从一般性的防卫变成了一种普便的防范，而且还从一种专门的领域扩展到无处不在。为了从总体上认知网络安全的动态变化，同时也为了适应对网络安全研究更高的实际需求，网络安全态势研究逐渐成为了网络安全领域的研究热点之一。目前，随着网络规模和复杂性不断增大，网络的攻击技术不断革新，新型攻击工具大量涌现，传统的网络安全技术显得力不从心，网络入侵不可避免，网络安全问题越发严峻。传统的业务通常是在受到攻击后才进行相应的处理，无法实时观测当前业务的安全情况和对未来的安全趋势进行预测。现有的网络态势分析大多通过计算所有防御节点或者安全组件和硬件等的网络安全态势来判断其是否受到威胁。该防御模式存在计算量庞大，反应速度慢，识别准确度低，终端客户无法有效响应等诸多问题。

发明内容

本发明的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。

本发明还有一个目的是提供一种网络安全态势综合分析方法，其能够基于业务访问类型，引入安全事件剧本的场景，对聚类的数据按照预定义剧本方式进行识别访问的行为，提高了行为识别的准确性，解决了安全态势分析中针对单次行为呈现的不准确性。同时对攻击分析结果进行数据呈现，可实时观测当前业务安全情况。有利于终端客户进行后续有效的防御。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种网络安全态势综合分析方法，其包括以下步骤：

步骤一，采集安全云平台的安全日志数据，整理后作为数据分析样本；所述安全日志数据例如为从SDA安全组件和硬件设施中采集到的用户经过防御节点的数据；

步骤二，将所述数据分析样本提取特征后进行降维处理，然后利用数据关联分析技术进行关联关系分析，将所述数据分析样本基于业务访问类型进行分类并输出分类结果；所述降维处理例如采用MinMaxScale进行预处理后，采用K-Means算法进行降维处理，其目标是找到较小的矩阵^A来似代替原始的大矩阵中的A，可以有效地加速算法的执行效率，可以减少存储空间。

步骤三，根据步骤二的分类结果进行安全分析，建立规则识别数据库，预定义剧本进行用户行为识别；

步骤四，提取当前用户访问的请求数据，进行整理、特征提取以及降维处理后得待测数据，采用数据关联分析技术计算特征向量的相似度，获得所述待测数据的最相似样本，确定所述待测数据的类型；然后按照预定义剧本进行所述待测数据的行为识别；所述待测数据降维处理后，保留数据的主要信息，减少运算量和储存空间，以便于在机器学习的训练和预测过程中，提高效率。