数据资产识别方法、系统、计算机设备技术方案

本申请公开了一种数据资产识别方法、系统、计算机设备，将输入服务器的资产数据流拆包为待匹配采集包后，使用设定的指纹生成算法推算出待匹配采集包对应的待识别指纹，并在当待识别指纹与设定识别指纹一致时，将所述待匹配采集包记为数据资产。通过主动获取服务器全部会话信息，并将获取到的会话信息中所包含的网络数据包进行提取的方式解决了现有技术中存在扫描禁区带来的扫描不全面的问题，并通过对应的生成数据指纹来实现数据资产的识别的方式避免了在对数据资产进行识别时发生遗漏，解决了现有技术当中的主动扫描方式以及被动扫描方式均存在扫描漏洞，容易导致扫描遗漏的问题，提升了针对服务器扫描的全面性。提升了针对服务器扫描的全面性。提升了针对服务器扫描的全面性。

【技术实现步骤摘要】
数据资产识别方法、系统、计算机设备


[0001]本申请涉及服务器领域，尤其涉及一种数据资产识别方法、系统、计算机设备。

技术介绍

[0002]对现有企业而言，对自身生产经营中所产生的数据资产进行储存也变得愈发重要，而在企业对数据资产进行储存的过程中，由于企业经营时会产生大量的经营数据，因此如何快速对经营数据中的数据资产进行识别以及储存，成为了一个急需解决的问题；
[0003]而为了解决上述对数据资产进行快速识别的问题，现有技术主要通过主动探测和基于http请求的互联网web资产发现两种方式来进行，然而前者属于主动扫描发现技术，后者属于网络请求服务器端的被动资产发现。主动扫描在工控场景中本身具有一定的安全风险，在生产环境中存在扫描禁区，导致存在扫描死角的问题。被动资产发现仅对于发生请求的特定协议资料做了发现，很多不在协议分析范围内的请求将被忽略，导致同样也存在扫描发现不全面的问题，因此如何实现一种可快速对经营数据中的数据资产进行识别同时提升扫描的全面性的数据资产识别方法，成为了一个急需解决的问题。

技术实现思路

[0004][0005]基于此，有必要针对上述问题，提出了一种可提升数据资产扫描识别全面性的数据资产识别方法、系统、计算机设备。
[0006]本申请提供了一种数据资产识别方法，包括：
[0007]获取输入服务器的资产数据流，所述资产数据流由若干个待匹配采集包组成；
[0008]获取设定的指纹生成算法，所述指纹生成算法用于推算与所述待匹配采集包匹配的待识别指纹；r/>[0009]将所述资产数据流中的所述待匹配采集包依次使用所述指纹生成算法进行推算，从而生成所述待识别指纹；
[0010]判断所述待识别指纹是否与设定指纹库中储存的识别指纹一致；
[0011]若是，则将所述待匹配采集包记为数据资产，并将所述数据资产进行储存。
[0012]进一步的，所述获取输入服务器的资产数据流，所述资产数据流由若干个待匹配采集包组成的步骤，具体包括：
[0013]获取所述服务器与输入端之间的会话信息，所述会话信息由若干个数据包组成；
[0014]从所述会话信息中提取设定数量的数据包，并将所述数据包记为所述待匹配采集包；
[0015]将所有所述待匹配采集包进行合并封装，从而生成所述资产数据流。
[0016]进一步的，所述待匹配采集包内设有排序编号，所述排序编号用于指明所述待匹配采集包在所述资产数据流中的排序位置；
[0017]则所述将所述资产数据流中的所述待匹配采集包依次使用所述指纹生成算法进
行推算，从而生成所述待识别指纹的步骤，具体包括：
[0018]提取所述待匹配采集包中的设定特征信息，所述设定特征信息为所述指纹生成算法以及设定加密算法的推算样本；
[0019]以所述排序编号为排序基准将所述设定特征信息依次使用所述指纹生成算法进行推算后，利用设定加密算法对待匹配采集包进行加密，从而生成所述待识别指纹。
[0020]进一步的，所述判断所述待识别指纹是否与设定指纹库中储存的识别指纹一致的步骤之后，还包括：
[0021]若否，则将所述待匹配采集包从所述资产数据流中删除；
[0022]返回执行所述将所述资产数据流中的所述待匹配采集包依次使用所述指纹生成算法进行推算，从而生成所述待识别指纹的步骤。
[0023]进一步的，所述将所述待匹配采集包记为数据资产，并将所述数据资产进行储存的步骤之后，还包括：
[0024]将被登记为所述数据资产的所述待匹配采集包从所述资产数据流中删除；
[0025]返回执行所述将所述资产数据流中的所述待匹配采集包依次使用所述指纹生成算法进行推算，从而生成所述待识别指纹的步骤。
[0026]进一步的，所述判断所述待识别指纹是否与设定指纹库中储存的识别指纹一致的步骤之前，还包括：
[0027]获取输入服务器的测试数据流，所述测试数据流为所述服务器与所述输入端之间的会话信息，且所述测试数据流由若干个测试数据包组成；
[0028]判断所述测试数据流是否满足设定长度；
[0029]若是，则将所述测试数据包使用设定的哈希算法进行加密计算，从而输出所述识别指纹；
[0030]将所述识别指纹储存到所述设定指纹库中。
[0031]进一步的，所述判断所述测试数据流是否满足设定长度的步骤之后，还包括：
[0032]若否，则获取所述服务器中储存的历史对话数据，所述历史对话数据由若干个历史数据包组成；
[0033]将所述历史数据包使用设定的哈希算法进行推算，从而输出所述识别指纹；
[0034]将所述识别指纹储存到所述设定指纹库中。
[0035]本申请还公开了一种数据资产识别系统，包括：
[0036]获取单元，用于获取输入服务器的资产数据流，所述资产数据流由若干个待匹配采集包组成；
[0037]第一推算单元，用于获取设定的指纹生成算法，所述指纹生成算法用于推算与所述待匹配采集包匹配的待识别指纹；
[0038]第二推算单元，用于将所述资产数据流中的所述待匹配采集包依次使用所述指纹生成算法进行推算，从而生成所述待识别指纹；
[0039]判断单元，用于判断所述待识别指纹是否与设定指纹库中储存的识别指纹一致；
[0040]识别单元，用于判断若是，则将所述待匹配采集包记为数据资产，并将所述数据资产进行储存。
[0041]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算
机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
[0042]获取输入服务器的资产数据流，所述资产数据流由若干个待匹配采集包组成；
[0043]获取设定的指纹生成算法，所述指纹生成算法用于推算与所述待匹配采集包匹配的待识别指纹；
[0044]将所述资产数据流中的所述待匹配采集包依次使用所述指纹生成算法进行推算，从而生成所述待识别指纹；
[0045]判断所述待识别指纹是否与设定指纹库中储存的识别指纹一致；
[0046]若是，则将所述待匹配采集包记为数据资产，并将所述数据资产进行储存。
[0047]一种计算机可读介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
[0048]获取输入服务器的资产数据流，所述资产数据流由若干个待匹配采集包组成；
[0049]获取设定的指纹生成算法，所述指纹生成算法用于推算与所述待匹配采集包匹配的待识别指纹；
[0050]将所述资产数据流中的所述待匹配采集包依次使用所述指纹生成算法进行推算，从而生成所述待识别指纹；
[0051]判断所述待识别指纹是否与设定指纹库中储存的识别指纹一致；
[0052]若是，则将所述待匹配采集包记为数据资产，并将所述数据资产进行储存。
[0053]本申请通过上述方法及结构，将输入服务器的资产数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据资产识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取输入服务器的资产数据流，所述资产数据流由若干个待匹配采集包组成；获取设定的指纹生成算法，所述指纹生成算法用于推算与所述待匹配采集包匹配的待识别指纹；将所述资产数据流中的所述待匹配采集包依次使用所述指纹生成算法进行推算，从而生成所述待识别指纹；判断所述待识别指纹是否与设定指纹库中储存的识别指纹一致；若是，则将所述待匹配采集包记为数据资产，并将所述数据资产进行储存。2.如权利要求1所述的数据资产识别方法，其特征在于，所述获取输入服务器的资产数据流，所述资产数据流由若干个待匹配采集包组成的步骤，具体包括：获取所述服务器与输入端之间的会话信息，所述会话信息由若干个数据包组成；从所述会话信息中提取设定数量的数据包，并将所述数据包记为所述待匹配采集包；将所有所述待匹配采集包进行合并封装，从而生成所述资产数据流。3.如权利要求1所述的数据资产识别方法，其特征在于，所述待匹配采集包内设有排序编号，所述排序编号用于指明所述待匹配采集包在所述资产数据流中的排序位置；则所述将所述资产数据流中的所述待匹配采集包依次使用所述指纹生成算法进行推算，从而生成所述待识别指纹的步骤，具体包括：提取所述待匹配采集包中的设定特征信息，所述设定特征信息为所述指纹生成算法以及设定加密算法的推算样本；以所述排序编号为排序基准将所述设定特征信息依次使用所述指纹生成算法进行推算后，利用设定加密算法对待匹配采集包进行加密，从而生成所述待识别指纹。4.如权利要求1所述的数据资产识别方法，其特征在于，所述判断所述待识别指纹是否与设定指纹库中储存的识别指纹一致的步骤之后，还包括：若否，则将所述待匹配采集包从所述资产数据流中删除；返回执行所述将所述资产数据流中的所述待匹配采集包依次使用所述指纹生成算法进行推算，从而生成所述待识别指纹的步骤。5.如权利要求1所述的数据资产识别方法，其特征在于，所述将所述待匹配采集包记为数据资产，并将所述数据资产进行储存的步骤之后，还包括：将被登记为所述数据资产的所述待匹...

【专利技术属性】
技术研发人员：代庆国，刘亚军，张俊，
申请(专利权)人：北京信格科技有限公司，
类型：发明
国别省市：