数据威胁预测方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种数据威胁预测方法及装置，方法包括：根据设定的威胁监控模型，对所述数据威胁预测方法针对的目标数据进行实时捕获；基于设定的威胁行为判断模型，对实时捕获到的目标数据进行威胁行为预测，得到威胁行为预测数据；根据设定的正常行为判断模型，对实时捕获到的目标数据进行正常行为预测，得到正常行为预测数据；根据所述威胁行为预测数据和正常行为预测数据形成行为数据预测集合；计算所述数据预测集合中每个行为预测数据与可信行为集合中的可行行为的损失值；将所述损失值大于设定损失值阈值的行为预测数据，作为针对所述目标数据的威胁预测结果，从而保证了数据的安全。而保证了数据的安全。而保证了数据的安全。

【技术实现步骤摘要】
数据威胁预测方法及装置


[0001]本申请涉及大数据
，特别是涉及一种数据威胁预测方法及装置。

技术介绍

[0002]大数据的到来，数据的价值越来凸显化，因此，如果能够对海量数据进行挖掘好，能够提供极有价值的客观依据，使得数据成为重要的资产。
[0003]数据泄露是大数据领域的尤其重要的安全问题。现有技术中，虽然采取了防火墙、IPS/IDS设备来保证数据安全，但是大数据应用环境中，由于各种技术缺陷或者操作失误会导致数据泄露问题时有发生。
[0004]因此，如何保证数据的安全成为亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]基于上述问题，本申请实施例提供了一种数据威胁预测方法及装置。
[0006]一种数据威胁预测方法，其包括：
[0007]根据设定的威胁监控模型，对所述数据威胁预测方法针对的目标数据进行实时捕获；
[0008]基于设定的威胁行为判断模型，对实时捕获到的目标数据进行威胁行为预测，得到威胁行为预测数据；
[0009]根据设定的正常行为判断模型，对实时捕获到的目标数据进行正常行为预测，得到正常行为预测数据；
[0010]根据所述威胁行为预测数据和正常行为预测数据形成行为数据预测集合；
[0011]计算所述数据预测集合中每个行为预测数据与可信行为集合中的可行行为的损失值；
[0012]将所述损失值大于设定损失值阈值的行为预测数据，作为针对所述目标数据的威胁预测结果。
[0013]可选地，所述根据设定的威胁监控模型，对所述数据威胁预测方法针对的目标数据进行实时捕获，包括：基于设定的定时轮询捕获模型，按照设定的捕获间隔和单次捕获数据量阈值，对所述数据威胁预测方法针对的目标数据进行实时捕获，所述定时轮询捕获模型作为所述数据捕获模型。
[0014]可选地，所述根据设定的威胁行为判断模型，对实时捕获到的目标数据进行威胁行为预测，得到威胁行为预测数据，包括：获取所述目标数据的日志并输入到所述设定的威胁行为判断模型中进行威胁行为预测，得到威胁行为预测数据。
[0015]可选地，所述根据设定的正常行为判断模型，对实时捕获到的目标数据进行正常行为预测，得到正常行为预测数据，包括：获取所述目标数据的日志并输入到所述设定的正常行为判断模型中进行正常行为预测，得到正常行为预测数据。
[0016]可选地，所述根据所述威胁行为预测数据和正常行为预测数据形成行为数据预测
集合，包括：根据所述威胁行为预测数据和正常行为预测数据构建有向图，基于所述有向图形成行为数据预测集合。
[0017]可选地，所述计算所述数据预测集合中每个行为预测数据与可信行为集合中的可行行为的损失值，包括：计算所述数据预测集合中每个行为预测数据与可信行为集合中的可行行为的欧拉距离，根据所述欧拉距离，计算所述数据预测集合中每个行为预测数据与可信行为集合中的可行行为的损失值。
[0018]一种数据威胁预测装置，其包括：
[0019]数据捕获单元，用于根据设定的威胁监控模型，对所述数据威胁预测方法针对的目标数据进行实时捕获；
[0020]第一预测单元，用于基于设定的威胁行为判断模型，对实时捕获到的目标数据进行威胁行为预测，得到威胁行为预测数据；
[0021]第二预测单元，用于根据设定的正常行为判断模型，对实时捕获到的目标数据进行正常行为预测，得到正常行为预测数据；
[0022]数据集合单元，用于根据所述威胁行为预测数据和正常行为预测数据形成行为数据预测集合；
[0023]损失值计算单元，用于计算所述数据预测集合中每个行为预测数据与可信行为集合中的可行行为的损失值；
[0024]预测结果生成单元，用于将所述损失值大于设定损失值阈值的行为预测数据，作为针对所述目标数据的威胁预测结果。
[0025]可选地，所述数据捕获单元具体用于：基于设定的定时轮询捕获模型，按照设定的捕获间隔和单次捕获数据量阈值，对所述数据威胁预测方法针对的目标数据进行实时捕获，所述定时轮询捕获模型作为所述数据捕获模型。
[0026]一种电子设备，其存储器以及处理器，所述存储器上存储有计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令以执行本申请实施例任一项所述的方法。
[0027]一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被执行时以执行本申请实施例任一项所述的方法。
[0028]本申请公开的技术方案中，根据设定的威胁监控模型，对所述数据威胁预测方法针对的目标数据进行实时捕获；基于设定的威胁行为判断模型，对实时捕获到的目标数据进行威胁行为预测，得到威胁行为预测数据；根据设定的正常行为判断模型，对实时捕获到的目标数据进行正常行为预测，得到正常行为预测数据；根据所述威胁行为预测数据和正常行为预测数据形成行为数据预测集合；计算所述数据预测集合中每个行为预测数据与可信行为集合中的可行行为的损失值；将所述损失值大于设定损失值阈值的行为预测数据，作为针对所述目标数据的威胁预测结果，从而保证了数据的安全。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0030]图1为本申请实施例一数据威胁预测方法的流程示意图；
[0031]图2为本申请实施例一种数据威胁预测装置的结构示意图；
[0032]图3为本申请实施例中电子设备结构示意图；
[0033]图4为本申请实施例中电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0034]实施本申请实施例的任一技术方案必不一定需要同时达到以上的所有优点。
[0035]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0036]本申请公开的技术方案中，根据设定的威胁监控模型，对所述数据威胁预测方法针对的目标数据进行实时捕获；基于设定的威胁行为判断模型，对实时捕获到的目标数据进行威胁行为预测，得到威胁行为预测数据；根据设定的正常行为判断模型，对实时捕获到的目标数据进行正常行为预测，得到正常行为预测数据；根据所述威胁行为预测数据和正常行为预测数据形成行为数据预测集合；计算所述数据预测集合中每个行为预测数据与可信行为集合中的可行行为的损失值；将所述损失值大于设定损失值阈值的行为预测数据，作为针对所述目标数据的威胁预测结果，从而保证了数据的安全。
[0037]图1为本申请实施例一数据威胁预测方法的流本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据威胁预测方法，其特征在于，包括：根据设定的威胁监控模型，对所述数据威胁预测方法针对的目标数据进行实时捕获；基于设定的威胁行为判断模型，对实时捕获到的目标数据进行威胁行为预测，得到威胁行为预测数据；根据设定的正常行为判断模型，对实时捕获到的目标数据进行正常行为预测，得到正常行为预测数据；根据所述威胁行为预测数据和正常行为预测数据形成行为数据预测集合；计算所述数据预测集合中每个行为预测数据与可信行为集合中的可行行为的损失值；将所述损失值大于设定损失值阈值的行为预测数据，作为针对所述目标数据的威胁预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据设定的威胁监控模型，对所述数据威胁预测方法针对的目标数据进行实时捕获，包括：基于设定的定时轮询捕获模型，按照设定的捕获间隔和单次捕获数据量阈值，对所述数据威胁预测方法针对的目标数据进行实时捕获，所述定时轮询捕获模型作为所述数据捕获模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据设定的威胁行为判断模型，对实时捕获到的目标数据进行威胁行为预测，得到威胁行为预测数据，包括：获取所述目标数据的日志并输入到所述设定的威胁行为判断模型中进行威胁行为预测，得到威胁行为预测数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据设定的正常行为判断模型，对实时捕获到的目标数据进行正常行为预测，得到正常行为预测数据，包括：获取所述目标数据的日志并输入到所述设定的正常行为判断模型中进行正常行为预测，得到正常行为预测数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述威胁行为预测数据和正常行为预测数据形成行为数据预测集合，包括：根据所述威胁行为预测数据和正常行为预测数据构建有向图，基于所述有向图形成行为数据预测集合。6.根据权利要求1所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：解培，阮安邦，魏明，陈凯，周晓晓，
申请(专利权)人：北京八分量信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：