【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络安全，更具体地说，本专利技术涉及一种优化数字社会的网络安全风险评估系统。
技术介绍
1、随着数字化转型的深入和互联网技术的飞速发展，网络已成为现代社会运转的基础设施，对个人生活、企业运营乃至国家安全产生着深远的影响。然而，伴随着网络的普及，网络安全风险也日益凸显，各类网络攻击事件频发，数据泄露、系统瘫痪等问题严重威胁着信息资产的安全。在这种背景下，网络安全风险评估系统显得尤为重要，它能够帮助组织和机构及时识别和量化潜在的网络威胁，从而采取有效措施降低风险。
2、网络用户行为分析与建模技术研究为网络安全领域带来了革命性的变化。通过深度学习、大数据分析和人工智能算法，我们可以更加精准地识别正常与异常的用户行为模式，从而早期预警可能的网络攻击或数据泄露事件。此外，智慧治理的应用使得网络安全策略能够根据实时网络状况动态调整，提高了响应速度和效率。这项技术不仅增强了企业和组织的安全防护能力，还促进了网络安全生态的建设，为用户提供了更加安全可靠的网络环境。
3、但是其在实际使用时，仍旧存在一些缺点，如隐私保护与数据安全之间的平衡，在收集和分析用户数据的过程中，如何确保不侵犯个人隐私，同时又能有效监测网络威胁，需要更加精细的政策和法规指导；模型的准确性和适应性有待提升。由于网络环境的复杂多变，现有的模型可能难以捕捉到所有类型的攻击行为，特别是在面对新型威胁时，模型的泛化能力和更新速度需要加强；资源消耗也是一个问题，大规模的数据处理和分析往往需要高性能的计算资源，这对于小型企业和组织来说可能是一笔不小的
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供一种优化数字社会的网络安全风险评估系统，通过以下方案，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种优化数字社会的网络安全风险评估系统，包括：
4、评估数据采集模块：用于收集和分类网络中的用户行为数据，构建网络安全风险评估数据信息集合；
5、动态模型训练模块：用于分析评估数据采集模块传输的网络安全风险评估数据信息集合，构建训练模型，并传输到情境感知模块和多维度分析模块；
6、情境感知模块：用于分析动态模型训练模块中训练模型所训练的数据，构建情境感知模型，并传输到多维度分析模块；
7、多维度分析模块：用于分析动态模型训练模块中训练模型所选择的数据信息和情境感知模块中传输的情境信息，生成多维度的数据集，并传输到决策相应模块，包括去敏聚类单元和关联规则单元；
8、决策响应模块：用于分析由多维度分析模块传输的多度维数据集，生成决策函数，并传输到风险综合评估模块；
9、风险综合评估模块：用于综合分析由决策响应模块传输的决策数据，构建风险评估综合模型，生成风险评估综合报告，并传输到持续改进与反馈模块；
10、持续改进与反馈模块：用于根据风险综合评估模块传输的风险评估综合报告，优化响应决策，并向后台人员发出预警。
11、优选的，所述动态模型的计算模型，具体表示为：
12、
13、其中：q(s,a)表示为动态模型的价值函数；st表示为在t时刻的网络状态信息集；at表示为在t时刻的执行操作信息集；α表示为更新状态值；rt+1表示为在t+1时刻的反馈集；β表示为当前状态值；a'表示为更新后的执行操作集；st+1表示为在t+1时刻的网络状态集。
14、优选的，所述情境感知的计算模型，具体表示为：
15、
16、其中：表示为最优的情境类型；表示为已有的情境类型；表示为情景分类函数。
17、优选的，所述情境分类函数的计算模型，具体表示为：
18、
19、其中：表示为价值函数的转置。
20、优选的，所述去敏聚类的计算模型，具体表示为：
21、
22、其中：d1表示为去敏聚类后的聚类信息集；k表示为网络状态信息的数量；j表示为各网络状态信息数据；di表示为网络状态信心的数据点；nj表示为网络状态信心的数据点的数量。
23、优选的，所述关联规则的计算模型，具体表示为：
24、
25、其中：b2表示为预测值；表示为在t时刻的最优情境；表示为包含价值q的关联值；表示为在t时刻的最优情境的关联值。
26、优选的，所述决策响应的计算模型，具体表示为：
27、
28、其中：g(d,u)表示为在情境u下d数据集的决策函数；e(d)表示为正向数据集的指示函数；e(du)表示为负向数据集的指示函数。
29、优选的，所述风险综合评估的计算模型，具体表示为：
30、
31、其中：g表示为决策响应的类型；e表示为决策响应的后果；p(g|e)表示为在保证结果e的情况下决策g的评估函数；p(e|g)表示为在决策g后结果e的评估函数；p(e|g)表示为在保证结果e的情况下决策g的评估函数；p(g)表示为决策g的评估函数；p(e)表示为结果e的评估函数。
32、本专利技术的技术效果和优点：
33、1、本专利技术通过对数据集特征的量化分析，加深对现有情境的理解，并提升对未来可能发生状况的预测准确性，优化决策路径；
34、2、本专利技术通过确保决策过程中基于静态数据，灵活适应动态变化的环境，有效应对不确定性带来的挑战；
35、3、本专利技术通过将风险综合评估模块传输的决策和响应效果反馈给动态模型训练模块中的训练模型，进一步优化训练模型的准确性和响应速度，有助于持续改进情境感知模块的性能，使其更加智能和适应性强。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种优化数字社会的网络安全风险评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种优化数字社会的网络安全风险评估系统，其特征在于：所述动态模型的计算模型，具体表示为：
3.根据权利要求1所述的一种优化数字社会的网络安全风险评估系统，其特征在于：所述情境感知的计算模型，具体表示为：
4.根据权利要求1所述的一种优化数字社会的网络安全风险评估系统，其特征在于：所述情境分类函数的计算模型，具体表示为：
5.根据权利要求1所述的一种优化数字社会的网络安全风险评估系统，其特征在于：所述去敏聚类的计算模型，具体表示为：
6.根据权利要求1所述的一种优化数字社会的网络安全风险评估系统，其特征在于：所述关联规则的计算模型，具体表示为：
7.根据权利要求1所述的一种优化数字社会的网络安全风险评估系统，其特征在于：所述决策响应的计算模型，具体表示为：
8.根据权利要求1所述的一种优化数字社会的网络安全风险评估系统，其特征在于：所述风险综合评估的计算模型，具体表示为：
【技术特征摘要】
1.一种优化数字社会的网络安全风险评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种优化数字社会的网络安全风险评估系统，其特征在于：所述动态模型的计算模型，具体表示为：
3.根据权利要求1所述的一种优化数字社会的网络安全风险评估系统，其特征在于：所述情境感知的计算模型，具体表示为：
4.根据权利要求1所述的一种优化数字社会的网络安全风险评估系统，其特征在于：所述情境分类函数的计算模型，具体表示为：
5.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：翟慧鹏，张海峰，李鹏，王花清，边帅，
申请(专利权)人：国家计算机网络与信息安全管理中心河南分中心，
类型：发明
国别省市：
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