安全防御方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种安全防御方法及装置，其中该方法包括：获取网络攻击的实时数据；将实时数据输入至安全防御神经网络模型中，得到安全防御配置参数；其中，安全防御神经网络模型是根据多种类型网络攻击的历史数据和安全防御配置参数的历史信息预先建立；根据得到的安全防御配置参数，对网络攻击进行安全防御。该方法与现有技术相比，基于预先建立的安全防御神经网络模型，根据网络攻击的不同类型，得到不同类型网络攻击的安全防御配置参数，提高了安全防御的灵活性；能够防御多种网络攻击，从而提高了防御的安全性。

Security defense methods and devices

【技术实现步骤摘要】
安全防御方法及装置
本专利技术涉及网络安全
，尤其涉及一种安全防御方法及装置。
技术介绍
针对网关系统的网络攻击手段多样，而现有的安全防御方法固定，防御的灵活性差，仅能防御单一的网络攻击，安全性低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种安全防御方法，用以提高防御的灵活性，防御多种网络攻击，提高防御的安全性，该方法包括：获取网络攻击的实时数据；将所述实时数据输入至安全防御神经网络模型中，得到安全防御配置参数；其中，所述安全防御神经网络模型是根据多种类型网络攻击的历史数据和安全防御配置参数的历史信息预先建立；根据得到的安全防御配置参数，对网络攻击进行安全防御。本专利技术实施例还提供一种安全防御装置，用以提高防御的灵活性，防御多种网络攻击，提高防御的安全性，该装置包括：数据获取模块，用于获取网络攻击的实时数据；防御配置参数确定模块，用于将所述实时数据输入至安全防御神经网络模型中，得到安全防御配置参数；其中，所述安全防御神经网络模型是根据多种类型网络攻击的历史数据和安全防御配置本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种安全防御方法，其特征在于，包括：/n获取网络攻击的实时数据；/n将所述实时数据输入至安全防御神经网络模型中，得到安全防御配置参数；其中，所述安全防御神经网络模型是根据多种类型网络攻击的历史数据和安全防御配置参数的历史信息预先建立；/n根据得到的安全防御配置参数，对网络攻击进行安全防御。/n

【技术特征摘要】
1.一种安全防御方法，其特征在于，包括：
获取网络攻击的实时数据；
将所述实时数据输入至安全防御神经网络模型中，得到安全防御配置参数；其中，所述安全防御神经网络模型是根据多种类型网络攻击的历史数据和安全防御配置参数的历史信息预先建立；
根据得到的安全防御配置参数，对网络攻击进行安全防御。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述安全防御神经网络模型，按如下方法预先建立：
获取多种类型网络攻击的历史数据和安全防御配置参数的历史信息；
根据所述多种类型网络攻击的历史数据，基于特征提取，建立多种类型网络攻击的攻击模型；所述攻击模型用于表征不同类型网络攻击的攻击配置参数；
根据所述攻击模型和所述安全防御配置参数的历史信息，基于深度学习算法，建立安全防御神经网络模型。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述攻击模型和所述安全防御配置参数的历史信息，基于深度学习算法，建立安全防御神经网络模型，包括：
按照第一预定比例抽取所述安全防御配置参数的历史信息，构架训练数据集；
根据所述攻击模型和所述训练数据集，构建网络层，得到神经网络模型参数；
根据所述神经网络模型参数和构建好的网络层，建立安全防御神经网络模型。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
按照第二预定比例抽取所述安全防御配置参数的历史信息，构架测试数据集；
根据所述攻击模型和所述测试数据集，调整所述安全防御神经网络模型的网络层的层数和神经网络模型参数；
根据调整后的网络层的层数和神经网络模型参数，更新所述安全防御神经网络模型。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述攻击模型和所述测试数据集，调整所述安全防御神经网络模型的网络层的层数和神经网络模型参数，包括：
根据所述攻击模型和所述测试数据集，测试所述安全防御神经网络模型；
若测试结果的准确率低于第一预设阈值，增加所述安全防御神经网络模型的网络层的层数，调整神经网络模型参数；
若测试速度低于第二预设阈值，减少所述安全防御神经网络模型的网络层的层数，调整神经网络模型参数。


6.一种安全防御装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取网络攻击的实时数据；
防御配置参数确定模块，用于将所述实时数据输入至安全防...

【专利技术属性】
技术研发人员：高徽，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11