【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络安全，具体为基于大数据的网络安全预警的方法及系统。
技术介绍
1、随着信息技术的飞速发展，网络已深度融入社会生活的方方面面，无论是企业运营、政府管理还是个人日常事务处理，都高度依赖网络基础设施，但与此同时，网络安全威胁也日益严峻复杂，呈现出多样化、高频次、高隐蔽性等特点，给网络空间的稳定与安全带来了巨大挑战。
2、传统网络安全预警方法通常依靠防火墙的日志数据来预警，无法全面覆盖网络环境中的所有潜在威胁，数据处理能力有限，风险评估不够精细，具有一定的局限性，常出现漏报误报，导致安全隐患难以及时排除。
技术实现思路
1、（一）解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于大数据的网络安全预警的方法及系统，通过采集多类数据，包括网络流量、用户行为、系统日志和硬件状态数据，然后分别基于这些数据计算出网络攻击风险指标、用户数据异常风险指标、系统安全风险指标和应用程序系统健康指标，并进一步综合计算出网络安全综合风险指标，最后预设网络安全预警阈值，将综合风险指标与之比较，根据比较结果判断是否触发预警机制，生成相应的预警信息，解决了仅依赖某一种数据源，无法全面覆盖网络环境中的所有潜在威胁，数据处理能力有限，风险评估不够精细等的问题。
3、（二）技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于大数据的网络安全预警的方法，包括以下步骤：
5、步骤1：采集网络设备的网络流量数据、用户行为数据
6、步骤2：根据网络流量数据计算网络攻击风险指标qch；
7、根据用户行为数据计算账号异常登录指数mhw和访问频率偏离指数vfd；根据账号异常登录指数mhw和访问频率偏离指数vfd计算用户数据异常风险指标dgu；
8、根据系统日志数据计算系统健康指数ndk和攻击威胁指数ami，并进一步计算系统安全风险指标jkh；
9、根据硬件状态数据计算硬件网络通信质量指数hnq、硬件异常变化率iuy和硬件性能健康指数hpi；根据硬件网络通信质量指数hnq、硬件异常变化率iuy和硬件性能健康指数hpi计算硬件故障风险指标smu；
10、根据网络攻击风险指标qch、用户数据异常风险指标dgu、系统安全风险指标jkh和硬件故障风险指标smu计算网络安全综合风险指标cfr；
11、步骤3：预设网络安全预警阈值集合，将网络安全综合风险指标cfr与网络安全预警阈值集合进行比较，根据比较结果判断是否触发预警机制，生成相应的预警信息。
12、在上述基于大数据的网络安全预警的方法的优选方案中：计算网络攻击风险指标qch的方法为：
13、网络流量数据包括数据丢包率、抖动率swv、宽带利用率ngu、网络平均连接时长mng和连接成功的次数ntq；
14、根据数据丢包率、抖动率swv、宽带利用率ngu、网络平均连接时长mng和连接成功的次数ntq计算网络攻击风险指标qch，所依据的公式如下：
15、。
16、在上述基于大数据的网络安全预警的方法的优选方案中：计算账号异常登录指数mhw和访问频率偏离指数vfd的方法为：
17、用户行为数据包括异地登录次数hyi、非工作时间登录次数rgk和总登录次数khy；
18、根据异地登录次数hyi、非工作时间登录次数rgk和总登录次数khy计算账号异常登录指数mhw，所依据的公式如下：
19、；
20、其中，ω1为的权重系数，取值为0.1~0.3；ω2为的权重系数，取值为0.7~0.9；且ω1+ω2=1；
21、用户行为数据还包括当前访问频率trw和历史访问频率xbn；
22、根据当前访问频率trw和历史访问频率xbn计算访问频率偏离指数vfd，所依据的公式如下：
23、；
24、其中，γ1为的权重系数，取值为0.2~0.4；γ2为的权重系数，取值为0.6~0.8；且γ1+γ2=1。
25、在上述基于大数据的网络安全预警的方法的优选方案中：计算用户数据异常风险指标dgu的方法为：
26、根据账号异常登录指数mhw和访问频率偏离指数vfd计算用户数据异常风险指标dgu，所依据的公式如下：
27、；
28、其中，µ1为的权重系数，取值为0.1~0.4，µ2为的权重系数，取值为0.2~0.4；µ3为的权重系数，取值为0.4~0.5；且µ1+µ2+µ3=1。
29、在上述基于大数据的网络安全预警的方法的优选方案中：计算系统安全风险指标jkh的方法为：
30、系统日志数据包括系统日志记录的正常状态的时长tns、正常操作的次数ysm、出现故障的次数nsq、所有状态总运行时长eme和所有操作总次数czx；
31、根据正常状态的时长tns、正常操作的次数ysm、出现故障的次数nsq、所有状态总运行时长eme和所有操作总次数czx计算系统健康指数ndk，所依据的公式如下：
32、；
33、系统日志数据还包括系统日志记录的攻击发生频率upqi、攻击持续时长值sgli和总事件数yxz；
34、根据攻击发生频率upqi、攻击持续时长值sgli和总事件数yxz计算攻击威胁指数ami，所依据的公式如下：
35、；
36、其中，upqi为第i种攻击类型的发生频率，sgli为第i种攻击类型的攻击持续时长值，i为不同攻击类型所对应的序号，取值为[1，n]；n为攻击类型数量，取值为正整数；
37、根据系统健康指数ndk和攻击威胁指数ami计算系统安全风险指标jkh，所依据的公式如下：
38、；
39、其中，α1为的权重系数，取值为0.1~0.4；α2为攻击威胁指数ami的权重系数，取值为0.6~0.9；且α1+α2=1。
40、在上述基于大数据的网络安全预警的方法的优选方案中：计算硬件网络通信质量指数hnq、硬件异常变化率iuy和硬件性能健康指数hpi的方法为：
41、硬件状态数据包括接收的正常通信数据包nty、发送的总数据包meb和丢失的数据包mre；
42、根据接收的正常通信数据包nty、发送的总数据包meb和丢失的数据包mre计算硬件网络通信质量指数hnq，所依据的公式如下：
43、；
44、硬件状态数据还包括当前实际测量温度值tua、参考温度值nse、电磁干扰强度值csw和振动强度值ebw；
45、根据当前实际测量温度值tua、参考温度值nse、电磁干扰强度值csw和振动强度值ebw计算硬件异常变化率iuy，所依据的公式如下：
46、；
47、根据硬件异常变化率iuy计算硬件性能健康指数hpi，所依据的公式如下：
48、。
4本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大数据的网络安全预警的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的网络安全预警的方法，其特征在于：计算网络攻击风险指标QCH的方法为：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的网络安全预警的方法，其特征在于：计算账号异常登录指数MHW和访问频率偏离指数VFD的方法为：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的网络安全预警的方法，其特征在于：计算用户数据异常风险指标DGU的方法为：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的网络安全预警的方法，其特征在于：计算系统安全风险指标JKH的方法为：
6.根据权利要求5所述的基于大数据的网络安全预警的方法，其特征在于：计算硬件网络通信质量指数HNQ、硬件异常变化率IUY和硬件性能健康指数HPI的方法为：
7.根据权利要求6所述的基于大数据的网络安全预警的方法，其特征在于：计算硬件故障风险指标SMU的方法为：
8.根据权利要求7所述的基于大数据的网络安全预警的方法，其特征在于：计算网络安全综合风险指标CFR的方法为：
9.根据权
10.基于大数据的网络安全预警的系统，其特征在于：包括：
...【技术特征摘要】
1.基于大数据的网络安全预警的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的网络安全预警的方法，其特征在于：计算网络攻击风险指标qch的方法为：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的网络安全预警的方法，其特征在于：计算账号异常登录指数mhw和访问频率偏离指数vfd的方法为：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的网络安全预警的方法，其特征在于：计算用户数据异常风险指标dgu的方法为：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的网络安全预警的方法，其特征在于：计算系统安全风险指标jkh的方法为：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭妍，向蓓蓓，谢光敏，赵文杰，陈美琪，
申请(专利权)人：四川水利职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。