【技术实现步骤摘要】
应用于智慧云的数据攻击处理方法及系统
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种应用于智慧云的数据攻击处理方法及系统。
技术介绍
[0002]随着数字化技术的不断进步，全球数字化发展已经进入加速阶段。在国家战略普遍支持和企业积极主动进行数字化转型的双驱动下，越来越多的企业将业务迁移到云上。智慧云足够便捷、方便、高性价比和弹性，但是一旦发生某智慧云泄漏了用户的数据隐私，或是数据在云端存储的过程中由于设备故障而导致大量丢失，亦或是数据在传输过程中被其他用户任意篡改，这种后果所造成的不良影响是难以估量，如何有效地实现数据攻击的防护处理是当下智慧云安全的工作重点。
[0003]现如今，智慧云的安全防护存在一定的局限性，其攻击处理的精度难以得到保障，这样极容易产生错误的数据攻击处理，因此如何提升应用于智慧云的数据攻击处理时准确性，成为了亟待解决的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种应用于智慧云的数据攻击处理方法及系统，其主要目的在于解决应用于智慧云的数据攻击处理时准确性较低的问题。...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种应用于智慧云的数据攻击处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取智慧云的历史攻击数据，根据所述历史攻击数据的数据类型对所述历史攻击数据进行知识抽取，得到所述历史攻击数据的知识数据；对所述知识数据进行数据融合，得到所述知识数据的融合数据，根据所述融合数据生成所述历史攻击数据的历史知识图谱；获取所述智慧云的实时攻击事件，根据预设的攻击数算法生成所述实时攻击事件的事件攻击数，其中，所述预设的攻击数算法为：其中，J(U,V)是各类中所述实时攻击事件的事件特征到聚类中心的距离平方和，min(*)是最小值函数，n是所述实时攻击事件的事件特征的特征总数，c是所述事件特征的指定分类数，u
ik
是由所述时间特征产生的模糊分类矩阵中的第i行第k列的矩阵元素m是程度系数，x
k
是第k个所述事件特征，v
i
是第i个所述聚类中心，i是所述事件特征的特征标识，k是所述聚类中心的类别标识，U是由所述时间特征产生的模糊分类矩阵，V是所述聚类中心的集合；生成所述实时攻击事件的攻击路径，根据所述攻击路径和所述事件攻击数对所述历史知识图谱进行图谱更新，得到所述历史知识图谱的更新知识图谱；根据所述更新知识图谱生成所述智慧云的入侵攻击序列，利用所述入侵攻击序列对所述智慧云进行数据攻击处理。2.如权利要求1所述的应用于智慧云的数据攻击处理方法，其特征在于，所述根据所述历史攻击数据的数据类型对所述历史攻击数据进行知识抽取，得到所述历史攻击数据的知识数据，包括：根据所述历史攻击数据的数据来源确定所述历史攻击数据的数据格式，根据所述数据格式确定所述历史攻击数据的数据类型，其中，所述数据类型为结构化数据和非结构化数据；对所述结构化数据进行三元组转换，得到所述结构化数据的三元组数据；对所述非结构化数据进行信息抽取，得到所述非结构化数据的信息数据，汇集所述三元组数据和所述信息数据为所述历史攻击数据的知识数据。3.如权利要求2所述的应用于智慧云的数据攻击处理方法，其特征在于，所述对所述结构化数据进行三元组转换，得到、所述结构化数据的三元组数据，包括：对所述结构化数据进行数据映射，得到所诉结构化数据的映射数据；根据预设的三元标签对所述映射数据进行数据选取，得到所述映射数据的目标数据；确定所述目标数据的对应关系，根据所述对应关系和所述目标数据生成所述结构化数据的三元组数据。4.如权利要求2所述的应用于智慧云的数据攻击处理方法，其特征在于，所述对所述非
结构化数据进行信息抽取，得到所述非结构化数据的信息数据，包括：对所述非结构化数据进行分词处理，得到所述非结构化数据的数据分词；根据所述数据分词对所述非结构化数据进行本体抽取，得到所述非结构化数据的本体数据；根据所述数据分词对所述非结构化数据进行实体抽取，得到所述非结构化数据的实体数据；根据所述本体数据与所述实体数据生成所述非结构化数据的信息数据。5.如权利要求1所述的应用于智慧云的数据攻击处理方法，其特征在于，所述对所述知识数据进行数据融合，得到所述知识数据的融合数据，包括：对所述知识数据进行语义提取，得到所述知识数据的知识语义；根据所述知识语义对所述知识数据的实体数据进行实体关联，得到所述实体数据的关联数据；根据所述关联数据对所述知识数据进行数据融合，得到所述知识数据的融合数据。6.如权利要求1所述的应用于智慧云的数据攻击处理方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭萍，赵启东，包林陇，
申请(专利权)人：福州超人帮网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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