一种密码套件推选方法技术

本发明专利技术涉及密码套件推选方法技术领域，具体为一种密码套件推选方法

【技术实现步骤摘要】
一种密码套件推选方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及密码套件推选方法
，尤其涉及一种密码套件推选方法
、
装置
、
电子设备和存储介质
。

技术介绍

[0002]密码套件是一组密码算法
、
密钥交换协议和身份验证机制的集合，用于保护网络通信的安全性
。
其重点在于，需遵循当前的安全最佳实践，包括使用安全
、
成熟的加密算法
、
密钥交换协议和身份验证机制
。
其次，应优先考虑支持前向安全性的密码套件，以保护通信不受未来的攻击，即使密钥泄漏也能确保以前的加密通信不被破解
。
另外，性能和兼容性也是关键考虑因素
。
某些密码套件可能在性能方面更高效，并且能够提供更好的兼容性，以确保与不同系统和应用程序的互操作性
。
最后，需考虑特定的需求和限制，例如资源受限设备或对安全性要求较高的系统
。
[0003]在现有密码套件推选方法中，传统密码套件选择通常是基于静态的配置文件或预定义的策略进行的，缺乏自适应性和实时性
。
这导致密码套件无法及时适应动态变化的安全需求和网络环境
。
传统方法在选择密码套件时，往往没有充分利用大量的安全数据和网络流量进行智能分析
。
缺乏对潜在威胁模式和攻击的识别和建模能力，导致选择的密码套件可能不足以有效抵御新型攻击
。
部分密码套件依赖于硬件实现安全性，但硬件可能存在物理攻击和后门风险
。
这限制了密码套件的灵活性和可信度，同时增加了系统安全性的潜在弱点
。
传统密码套件通常是被动的，依靠静态的加密算法来保护数据的安全性
。
缺乏主动防御策略，如入侵检测
、
威胁情报和动态策略调整等，无法主动捕获和应对新型的攻击和威胁
。
传统方法中，密码套件选择通常由集中的实体或标准机构进行指导
。
这种中心化的选择机制可能导致单点故障和威胁，同时限制了更多参与者的参与和共识
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种密码套件推选方法
、
装置
、
电子设备和存储介质
。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种密码套件推选方法，包括以下步骤：
S1
：收集网络流量和安全数据；
S2
：运用人工智能和机器学习技术提取所述网络流量和安全数据的关键特征，生成特征数据集，并建立具备学习和适应能力的威胁模式识别和攻击检测模型；
S3
：应用所述威胁模式识别和攻击检测模型对实时网络环境数据进行分析，识别可能的威胁和攻击，分析当前的网络环境和安全政策，以获取当前安全需求的分析结果；
S4
：基于所述分析结果，动态选择适合所述当前安全需求的密码套件；
S5
：在进行数据传输之前，执行多因素身份验证；
S6
：基于所述密码套件进行数据传输，应用主动防御策略；
S7
：根据实时网络环境的变化和威胁模式的更新，动态调整所述密码套件，在选择新的密码套件时，采用分布式决策机制，让多个实体或节点参与决策
。
[0006]作为本专利技术的进一步方案，所述收集网络流量和安全数据具体包括，收集网络设备
、
服务器日志
、
入侵检测系统为源头的网络流量和安全数据，所述网络流量和安全数据包括网络交易记录
、
历史安全事件
、
网络环境的动态变化数据
。
[0007]作为本专利技术的进一步方案，所述运用人工智能和机器学习技术提取所述网络流量和安全数据的关键特征，并建立具备学习和适应能力的威胁模式识别和攻击检测模型的步骤具体为：
S201
：对所述网络流量和安全数据执行包括数据清洗
、
数据标准化的数据预处理工作；
S202
：对数据预处理后的所述网络流量和安全数据，应用频谱分析方法提取频域特征，生成特征数据集；
S203
：采用支持向量机监督学习算法建立威胁模式识别和攻击检测模型；
S204
：基于所述特征数据集划分为训练集和测试集，对所述威胁模式识别和攻击检测模型进行训练和评估，根据评估结果进行模型优化；
S205
：设置定时任务，定期更新所述威胁模式识别和攻击检测模型
。
[0008]作为本专利技术的进一步方案，所述应用所述威胁模式识别和攻击检测模型对实时网络环境数据进行分析，识别可能的威胁和攻击，分析当前的网络环境和安全政策，以获取当前安全需求的分析结果的步骤具体为：
S301
：通过配置网络监控工具
、
安全设备
、
日志收集器，收集所述实时网络环境数据；
S302
：对所述实时网络环境数据进行预处理，并提取实时关键特征；
S303
：将所述实时关键特征输入威胁模式识别和攻击检测模型，获取威胁模式识别和攻击检测的检测结果；
S304
：基于所述检测结果对实时网络环境进行威胁评估和分析，识别可能的威胁和攻击，并评估其严重性和威胁性
。
[0009]作为本专利技术的进一步方案，所述动态选择适合所述当前安全需求的密码套件的步骤具体为：
S401
：基于所述分析结果，与当前的网络环境和安全政策进行分析，获取当前的安全需求信息，包括加密强度需求
、
数据保护需求
、
密码套件选择范围；
S402
：基于加密算法
、
认证方法
、
密钥管理，对所述密码套件选择范围内的密码套件进行可行性评估，获取安全性分析报告；
S403
：基于当前的安全需求信息，对所述密码套件选择范围内的密码套件进行适应性评估，获取适应性评估报告；
S404
：基于所述安全性分析报告
、
适应性评估报告，采用权衡决策方法，确定所述密码套件的选择策略；
S405
：基于所述选择策略和当前的安全需求信息，动态选择密码套件，更改配置文件
、
更新协议
、
调整加密参数
。
[0010]作为本专利技术的进一步方案，所述执行多因素身份验证的步骤具体为：
S501
：基于用户名
、
密码，作为基础身份验证因素，获取包括手机验证码
、
硬件令牌
、
生物特征的第二因素；
S502
：执行身份验证的流程，包括验证用户名和密码的正确性，并收集和验证第二因本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种密码套件推选方法，其特征在于，包括以下步骤：收集网络流量和安全数据；运用人工智能和机器学习技术提取所述网络流量和安全数据的关键特征，生成特征数据集，并建立具备学习和适应能力的威胁模式识别和攻击检测模型；应用所述威胁模式识别和攻击检测模型对实时网络环境数据进行分析，识别可能的威胁和攻击，分析当前的网络环境和安全政策，以获取当前安全需求的分析结果；基于所述分析结果，动态选择适合所述当前安全需求的密码套件；在进行数据传输之前，执行多因素身份验证；基于所述密码套件进行数据传输，应用主动防御策略；根据实时网络环境的变化和威胁模式的更新，动态调整所述密码套件，在选择新的密码套件时，采用分布式决策机制，让多个实体或节点参与决策
。2.
根据权利要求1所述的密码套件推选方法，其特征在于，所述收集网络流量和安全数据具体包括，收集网络设备
、
服务器日志
、
入侵检测系统为源头的网络流量和安全数据，所述网络流量和安全数据包括网络交易记录
、
历史安全事件
、
网络环境的动态变化数据
。3.
根据权利要求1所述的密码套件推选方法，其特征在于，所述运用人工智能和机器学习技术提取所述网络流量和安全数据的关键特征，并建立具备学习和适应能力的威胁模式识别和攻击检测模型的步骤具体为：对所述网络流量和安全数据执行包括数据清洗
、
数据标准化的数据预处理工作；对数据预处理后的所述网络流量和安全数据，应用频谱分析方法提取频域特征，生成特征数据集；采用支持向量机监督学习算法建立威胁模式识别和攻击检测模型；基于所述特征数据集划分为训练集和测试集，对所述威胁模式识别和攻击检测模型进行训练和评估，根据评估结果进行模型优化；设置定时任务，定期更新所述威胁模式识别和攻击检测模型
。4.
根据权利要求1所述的密码套件推选方法，其特征在于，所述应用所述威胁模式识别和攻击检测模型对实时网络环境数据进行分析，识别可能的威胁和攻击，分析当前的网络环境和安全政策，以获取当前安全需求的分析结果的步骤具体为：通过配置网络监控工具
、
安全设备
、
日志收集器，收集所述实时网络环境数据；对所述实时网络环境数据进行预处理，并提取实时关键特征；将所述实时关键特征输入威胁模式识别和攻击检测模型，获取威胁模式识别和攻击检测的检测结果；基于所述检测结果对实时网络环境进行威胁评估和分析，识别可能的威胁和攻击，并评估其严重性和威胁性
。5.
根据权利要求1所述的密码套件推选方法，其特征在于，所述动态选择适合所述当前安全需求的密码套件的步骤具体为：基于所述分析结果，与当前的网络环境和安全政策进行分析，获取当前的安全需求信息，包括加密强度需求
、
数据保护需求
、
密码套件选择范围；基于加密算法
、
认证方法
、
密钥管理，对所述密码套件选择范围内的密码套件进行可行性评估，获取安全性分析报告；
基于当前的安全需求信息，对所述密码套件选择范围内的密码套件进行适应性评估，获取适应性评估报告；基于所述安全性分析报告
、
适应性评估报告，采用权衡决策方法，确定所述密码套件的选择策略；基于所述选择策略和当前的安全需求信息，动态选择密码套件，更改配置文件
、
更新协议
、
调整加密参数
。6.
根据权利要求1所述的密码套件推选方法，其特征在于，所述执行多因素身份验证的步骤具体为：基于用户名
、
密码，作为基础身份验证因素，获取包括手机验证码
、
硬件令牌
、
生物特征的第二因素；执行身份验证的流程，包括验证用户名和密码的正确性，并收集和验证第二因素，获取多因素验证结果，所述验证第二因素包括令牌生成和验证
、
生物特征识别
、
短信验证
、
指纹识别
...

【专利技术属性】
技术研发人员：周枭淳，蔡先勇，杜峰，
申请(专利权)人：深圳奥联信息安全技术有限公司，
类型：发明
国别省市：