【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及审计预警，更具体地说，本专利技术涉及基于线下文件安全管理的多层次审计预警方法及系统。
技术介绍
1、电力行业作为国家基础设施的重要组成部分，其信息文件的安全性具有非常重要的研究意义。随着信息化、数字化和智能化的不断推进，电力行业的生产管理、调度运行、财务管理等各类信息文件的数量和复杂度逐渐增加，保障这些信息文件的安全成为电力行业信息化建设中的一项核心任务。电力公司的线下文件的安全管理在电力行业中具有极其重要的地位。尽管数字化进程在不断加快，线下文件仍然是电力行业的重要组成部分，尤其是涉及核心业务、法律合规和敏感信息的档案。然而，传统的线下文件管理往往依赖于人工检查和简单的权限控制，缺乏有效的审计和预警机制，无法实时监控文件的安全状态，导致文件遗失、未授权访问等安全隐患。
2、u盾的存储空间有限，虽然量子密钥的长度通常较短，但如果使用场景需要频繁生成和存储大量量子密钥（比如在连续通信过程中），u盾可能无法存储所有密钥，必须定期清理或更新。针对上述问题，本专利技术提出一种解决方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供基于线下文件安全管理的多层次审计预警方法及系统，通过基于线下文件安全管理的多层次审计预警方法及系统，以解决u盾存储缺乏有效的审计和预警机制，无法实时监控文件的安全状态，导致文件遗失、未授权访问等安全隐患的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于线下文件安全管理的多层
4、在一个优选的实施方式中，将所述u盾待预测存储数据输入至预设的u盾存储预测模型中，得到未来每个时间戳的u盾存储使用量，具体为：构建cnn-lstm混合预测模型；将所述u盾历史存储数据划分为训练集、测试集和验证集，将训练集输入至所述cnn-lstm混合预测模型中，初始化训练参数并进行模型的训练；使用测试集和验证集对训练后的模型进行测试验证得到训练好的cnn-lstm混合预测模型；将所述u盾待预测存储数据输入到所述cnn-lstm混合预测模型中预测未来每个时间戳的u盾存储使用量。
5、在一个优选的实施方式中，所述构建cnn-lstm混合预测模型，具体为：
6、将所述u盾历史存储数据划分成n个不同尺度的时间窗口，得到n个不同尺度的时间窗口u盾历史存储数据；构建对应的n个不同尺度的卷积核，并将所述n个不同尺度的时间窗口u盾历史存储数据作为输入，得到n个不同尺度的u盾存储特征图；构建通道注意力机制，计算所述n个不同尺度的u盾存储特征图的注意力权重，得到n个加权u盾存储特征图；将所述n个加权u盾存储特征图进行逐元素相加，得到融合u盾存储特征图；构建lstm模型，并将所述融合u盾存储特征图输入至所述lstm模型中进行u盾存储使用量的预测。
7、在一个优选的实施方式中，所述基于u盾历史存储数据计算历史存储增长率，使用k-means算法对所述历史存储增长率进行聚类，得到g个存储增长率簇，并将所述g个存储增长率簇进行排序，具体为：基于u盾存储量计算公式依次计算所有相邻时间戳之间的存储增长率，得到每个时间戳的u盾历史存储增长率；在所述每个时间戳的u盾历史存储增长率中随机选取g个时间戳的u盾历史存储增长率作为g个初始存储聚类质心；使用欧式距离公式分别计算每个时间戳的u盾历史存储增长率与所述g个初始存储聚类质心之间的欧式距离；基于所述欧式距离，将每个时间戳的u盾历史存储增长率分配到最近的所述的g个初始存储聚类质心中；计算所述的g个初始存储聚类质心中的所有u盾历史存储增长率的平均值，并将所述平均值设置为新的存储聚类质心进行存储聚类质心更新；重复进行所述存储聚类质心更新，得到g个存储增长率簇，并对所述g个存储增长率簇进行升序排序。
8、在一个优选的实施方式中，基于所述g个存储增长率簇，计算存储增长率阈值，具体为：基于所述g个存储增长率簇，计算每个存储增长率簇中每个存储增长率的核密度；基于所述每个存储增长率簇中每个存储增长率的核密度，绘制每个存储增长率簇的密度曲线；计算所述每个存储增长率簇的密度曲线的局部极小值；将所述局部极小值作为存储增长率阈值。
9、在一个优选的实施方式中，基于所述未来每个时间戳的u盾存储使用量和预设的u盾存储阈值进行存储空间异常分级预警，具体为：当未来每个时间戳的u盾存储使用量低于所述预设的第一存储空间阈值时，进行绿色存储空间预警，用户无需操作；当未来每个时间戳的u盾存储使用量高于所述预设的第一存储空间阈值但是低于预设的第二存储空间阈值时，进行黄色存储空间预警，用户及时清理不必要的量子密钥；当未来每个时间戳的u盾存储使用量高于所述预设的第二存储空间阈值时，进行红色存储空间预警，用户需暂停量子密钥的存储并进行适当扩容。
10、基于线下文件安全管理的多层次审计预警系统，包括u盾数据获取模块、数u盾存储预测模块、u盾存储空间预警模块、u盾存储增长率模块和u盾存储增长预警模块：u盾数据获取模块，用于获取u盾历史存储数据和u盾待预测存储数据并进行预处理，所述u盾历史存储数据包括u盾当前存储的量子密钥数量、量子密钥生成时间、量子密钥长度和u盾当前存储使用量； u盾存储预测模块，用于将所述u盾待预测存储数据输入至预设的u盾存储预测模型中，得到未来每个时间戳的u盾存储使用量并计算每个时间戳的u盾存储未来增长率；u盾存储空间预警模块，用于基于所述未来每个时间戳的u盾存储使用量和预设的u盾存储空间阈值进行存储空间异常分级预警；u盾存储增长率模块，用于基于u盾历史存储数据计算历史存储增长率，使用k-means算法对所述历史存储增长率进行聚类，得到g个存储增长率簇，并将所述g个存储增长率簇进行排序；u盾存储增长预警模块，基于所述g个存储增长率簇的质心，计算g-1个存储增长率阈值并将所述u盾存储未来增长率与所述g-1个存储增长率阈值进行比较，进行u盾存储异常增长分级预警。
11、本专利技术基于线下文件安全管理的多层次审计预警方法及系统的技术效果和优点：
12、1.本专利技术通过获取u盾的历史存储数据（包括量子密钥数量、生成时间、密钥长度及存储使用量）并预处理，能够精确地捕捉u盾的历史本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于线下文件安全管理的多层次审计预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于线下文件安全管理的多层次审计预警方法，其特征在于，将所述U盾待预测存储数据输入至预设的U盾存储预测模型中，得到未来每个时间戳的U盾存储使用量，具体为：
3.根据权利要求2所述的基于线下文件安全管理的多层次审计预警方法，其特征在于，所述构建CNN-LSTM混合预测模型，具体为：
4.根据权利要求1所述的基于线下文件安全管理的多层次审计预警方法，其特征在于，所述基于U盾历史存储数据计算历史存储增长率，使用K-means算法对所述历史存储增长率进行聚类，得到G个存储增长率簇，并将所述G个存储增长率簇进行排序，具体为：
5.根据权利要求3所述的基于线下文件安全管理的多层次审计预警方法，其特征在于，基于所述G个存储增长率簇，计算存储增长率阈值，具体为：
6.根据权利要求1所述的基于线下文件安全管理的多层次审计预警方法，其特征在于，基于所述未来每个时间戳的U盾存储使用量和预设的U盾存储阈值进行存储空间异常分级预警，具体为：
<...【技术特征摘要】
1.基于线下文件安全管理的多层次审计预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于线下文件安全管理的多层次审计预警方法，其特征在于，将所述u盾待预测存储数据输入至预设的u盾存储预测模型中，得到未来每个时间戳的u盾存储使用量，具体为：
3.根据权利要求2所述的基于线下文件安全管理的多层次审计预警方法，其特征在于，所述构建cnn-lstm混合预测模型，具体为：
4.根据权利要求1所述的基于线下文件安全管理的多层次审计预警方法，其特征在于，所述基于u盾历史存储数据计算历史存储增长率，使用k-means算法对所述历史存储增长率进行聚类，得到g个存储增长率簇，并将所述g个存储增长率簇进行排序，具体为：
5.根据权利要求3所述的基于线下文件安全管理的多层次审计预警方法，其特征在于，基于所述g个存储增长率簇，计算存储增长率阈值，具体为：
6.根据权利要求1所述的基于线下文件安全管理的多层次审计预警方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：张亮，方圆，李明，盛剑桥，王曦茵，徐润，许静萱，沈越欣，张冠男，符春兰，夏瑞，张懿操，尹晓宇，孟一博，余东波，王海陆，张敏，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司信息通信分公司，
类型：发明
国别省市：
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