[发明专利]应用AI和大数据分析的威胁态势预测方法及威胁感知系统

权利要求书

1.一种应用AI和大数据分析的威胁态势预测方法，其特征在于，应用于与攻击检测服务器通信的威胁感知系统，所述方法包括：

在所述攻击检测服务器检测到敏感攻击活动时，响应所述攻击检测服务器发起的攻击态势预测指令，从所述攻击检测服务器的攻击检测进程中提取被攻击云端应用的攻击活动大数据；

如果检测到所述攻击活动大数据中具有频繁攻击活动数据，输出所述频繁攻击活动数据相对应的协同攻击活动数据；

对所述频繁攻击活动数据相对应的协同攻击活动数据进行预先配置的至少两个类型的威胁态势维度的威胁态势预测，生成所述频繁攻击活动数据的协同攻击威胁态势信息；

所述对所述频繁攻击活动数据相对应的协同攻击活动数据进行预先配置的至少两个类型的威胁态势维度的威胁态势预测，生成所述频繁攻击活动数据的协同攻击威胁态势信息是结合威胁态势预测模型实现的，所述威胁态势预测模型是基于对AI基础网络架构进行参数层信息的调优和选取输出的，所述AI基础网络架构包括特征提取模型和被配置于分别对预先配置的至少两个类型的威胁态势维度进行区分预测的多个基础威胁态势预测模型，所述威胁态势预测模型的容参数层信息的调优和选取过程包括：

搜集所述频繁攻击活动数据的第一模板攻击活动数据和所述第一模板攻击活动数据对应于所述至少两个类型的威胁态势维度的模板威胁态势；

将所述第一模板攻击活动数据传送至所述特征提取模型进行攻击趋势性特征提取，输出第二攻击趋势性特征集合；

将所述第二攻击趋势性特征集合分别传送至所述多个基础威胁态势预测模型进行威胁态势预测，生成所述第一模板攻击活动数据对应于所述至少两个类型的威胁态势维度的协同攻击威胁态势信息；

依据所述第一模板攻击活动数据对应于所述至少两个类型的威胁态势维度的协同攻击威胁态势信息和所述第一模板攻击活动数据对应于所述至少两个类型的威胁态势维度的模板威胁态势，输出第一威胁态势预测能力指标；

依据所述第一威胁态势预测能力指标更新所述特征提取模型和所述多个基础威胁态势预测模型的模型参数层信息，迭代处理所述第一模板攻击活动数据，以使得所述第一威胁态势预测能力指标达到收敛状态，生成所述威胁态势预测模型；

所述方法还包括：

若存在需要扩展的目标威胁态势维度，则在所述威胁态势预测模型中扩展所述目标威胁态势维度的目标基础威胁态势预测模型；

搜集所述频繁攻击活动数据的第二模板攻击活动数据和所述第二模板攻击活动数据对应于所述目标威胁态势维度的模板威胁态势；

将所述第二模板攻击活动数据传送至所述特征提取模型进行攻击趋势性特征提取，输出第三攻击趋势性特征集合；

将所述第三攻击趋势性特征集合传送至所述目标基础威胁态势预测模型进行威胁态势预测，生成所述第二模板攻击活动数据对应于所述目标威胁态势维度的协同攻击威胁态势信息；

依据所述第二模板攻击活动数据对应于所述目标威胁态势维度的协同攻击威胁态势信息和所述第二模板攻击活动数据对应于所述目标威胁态势维度的模板威胁态势，输出所述目标基础威胁态势预测模型的第二威胁态势预测能力指标；

依据所述第二威胁态势预测能力指标更新所述目标基础威胁态势预测模型的模型参数层信息，迭代处理所述第二模板攻击活动数据，以使得迭代输出的所述第二威胁态势预测能力指标达到收敛状态；

所述对所述频繁攻击活动数据相对应的协同攻击活动数据进行预先配置的至少两个类型的威胁态势维度的威胁态势预测，生成所述频繁攻击活动数据的协同攻击威胁态势信息，包括：

对所述频繁攻击活动数据相对应的协同攻击活动数据进行攻击趋势性特征提取，输出第一攻击趋势性特征集合；

结合所述至少两个类型的威胁态势维度中各个威胁态势维度对应的基础威胁态势预测模型分别对所述第一攻击趋势性特征集合进行威胁态势预测，生成所述频繁攻击活动数据对应于所述各个威胁态势维度的协同攻击威胁态势信息。