一种数据安全风险评估方法技术

本发明专利技术涉及数据安全风险评估技术领域，尤其涉及一种数据安全风险评估方法，本发明专利技术中，通过神经网络结合事件树可以实现自动化评估，提高评估效率，同时，神经网络构建的模型能够通过对大量数据的学习，识别数据安全风险的潜在模式和规律，从而做出更准确的预测和评估，能够提供更精确的风险评估结果，用户可以根据自身需求和风险管理目标，调整评估标准，实现个性化的数据安全风险评估，这使得评估结果更加贴合用户的实际需求，更具指导性，另外，神经网络和事件树能够实时监测数据安全风险，并根据预设的阈值和规则进行预警，及时的预警能够帮助用户快速响应风险事件，采取相应的措施，降低数据安全风险。降低数据安全风险。降低数据安全风险。

【技术实现步骤摘要】
一种数据安全风险评估方法


[0001]本专利技术涉及数据安全风险评估
，尤其涉及一种数据安全风险评估方法。

技术介绍

[0002]随着信息技术的快速发展和广泛应用，数据安全已经成为组织和个人面临的重要挑战之一。大量的数据存储和传输使得数据面临各种潜在的风险和威胁，如黑客攻击、数据泄露、病毒感染等。这些安全威胁可能导致数据的丢失、损坏、泄露或被非法使用，给个人隐私、企业利益和国家安全带来严重的影响。在这样的背景下，进行数据安全风险评估变得至关重要。通过对系统、网络或组织的数据安全状况进行评估和分析，可以及早发现潜在的安全风险和威胁，并采取相应的措施来预防和应对。数据安全风险评估能够帮助组织识别数据安全的薄弱环节和潜在威胁，评估现有的安全控制措施的有效性，提出改进和加强的建议，从而降低数据安全风险，保护数据的机密性、完整性和可用性。另外，随着数据保护法规的不断完善和加强，包括欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)和中国的《个人信息保护法》在内，组织对数据安全的重视程度也越来越高。数据安全风险评估可以帮助组织遵守法规要求，保护用户的个人信息和隐私，避免因数据安全问题而产生的法律责任和经济损失。
[0003]现有技术中，传统的数据安全风险评估通常需要人工参与，耗时且容易出现主观误差，评估结果较为死板不难以适用部分用户，因此，提出的一种数据安全风险评估方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在，传统的数据安全风险评估通常需要人工参与，耗时且容易出现主观误差，评估结果较为死板不难以适用部分用户的缺点，而提出的一种数据安全风险评估方法。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]一种数据安全风险评估方法，包括如下步骤：
[0007]步骤一：确定评估标准：用户根据自身需求和风险管理目标，确定数据安全风险评估的评估标准；所述评估标准包括数据的机密性、完整性、可用性等方面的要求；
[0008]步骤二：数据收集与预处理：收集与数据安全相关的数据，并进行预处理，所述预处理包括数据清洗、数据转换和特征选择等；确保数据集与评估标准相匹配；
[0009]步骤三：特征工程：根据数据特点和评估标准，进行特征工程来提取能够反映数据安全风险的特征；所述特征包括对数据的加密程度、数据访问权限等进行特征提取；
[0010]步骤四：模型训练：使用神经网络，来构建模型；将预处理后的数据集分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，优化模型的参数和权重；
[0011]步骤五：模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的性能指标；可以根据评估结果对模型进行优化，以提高评估的准确性和可靠性；
[0012]步骤六：风险评估模型：根据用户定义的评估标准，使用事件树分析对神经网络构建的模型的输出进行风险评估；根据不同的风险因素和评估标准，计算出数据安全风险的
评估结果；
[0013]步骤七：风险反馈和改进：根据风险评估的结果，用户可以对数据安全措施进行改进，并不断监测和评估数据安全风险；如果有新的数据或事件发生，可以更新神经网络和事件树分析，以提高评估的准确性和针对性。
[0014]上述技术方案进一步包括：
[0015]优选的，步骤一中，所述评估标准在没有用户自定义的情况下使用广泛接受的标准或者通用的评估指标进行数据安全风险评估，用户根据自身需求和风险管理目标，对评估标准进行个性化调整；用户可以根据特定的业务需求、组织的情况以及风险偏好，调整评估标准以更好地适应实际情况。
[0016]优选的，步骤二中，所述预处理将数据化后的数据设置为M个样本{X1,X2,...,X
M
,},每个样本有N维特征每一个特征X
j
都有各自的特征值；
[0017]首先对所有特征进行去中心化，即去均值，求出每个特征的平均值，然后对于所有的样本，每一个特征都减去自身的均值，其中各自的均值分别为在去中心化后再求协方差矩阵其中对角线上分别是特征X1和X2的方差，非对角线上是协方差，cov(X1,X1)的计算公式为由此得出M个样本在这N维特征下的协方差矩阵C；
[0018]得到协方差矩阵后，根据特征方程Cμ＝λμ求出其特征值及其对应的特征向量，其中λ为特征值，μ为其对应的特征向量。
[0019]优选的，将预处理后的数据集划分为训练集和测试集，按照70％的比例划分为训练集和30％的比例划分为测试集，所述训练集用于训练模型，所述测试集用于评估模型的性能。
[0020]优选的，使用训练集对神经网络进行训练，通过迭代的方式，优化神经网络的参数和权重，使得神经网络能够更准确地预测和评估数据的安全风险，训练过程中可以使用梯度下降等优化算法来最小化损失函数，使用测试集对训练好的模型进行评估，通过与真实标签进行比较，计算模型的准确率、精确率、召回率、F1值等指标，评估模型的性能，如果模型的性能不满足要求，可以调整模型的超参数、增加训练数据量等来进一步优化模型。
[0021]优选的，训练好的模型可以用于对新的数据进行预测和评估，将模型集成到实际的数据安全风险管理系统中，实现实时的风险预警和管理。
[0022]优选的，根据定义的评估标准和事件树，计算数据安全风险的评估结果，通过对事件树进行概率计算，将每个事件节点的概率与相应的权重进行加权求和，得到最终的风险评估结果，根据不同的评估标准，将风险评估结果划分为不同的风险等级，将风险评估结果进行可视化展示，如生成风险报告、风险图表等，同时，根据不同的风险等级，提供相应的决策支持。
[0023]优选的，定期监测和评估数据安全风险，以及已经采取的安全措施的效果，使用安全日志分析、入侵检测系统等，及时发现异常行为和潜在风险，同时，对已经采取的安全措施进行定期评估，确保其仍然有效。
[0024]本专利技术具备以下有益效果：
[0025]1、本专利技术中，神经网络结合事件树可以实现自动化评估，提高评估效率，同时，神经网络构建的模型能够通过对大量数据的学习，识别数据安全风险的潜在模式和规律，从而做出更准确的预测和评估，能够提供更精确的风险评估结果。
[0026]2、本专利技术中，用户可以根据自身需求和风险管理目标，调整评估标准，实现个性化的数据安全风险评估，这使得评估结果更加贴合用户的实际需求，更具指导性。
[0027]3、本专利技术中，神经网络和事件树能够实时监测数据安全风险，并根据预设的阈值和规则进行预警，及时的预警能够帮助用户快速响应风险事件，采取相应的措施，降低数据安全风险。
附图说明
[0028]图1为本专利技术提出的一种数据安全风险评估方法的具体实施流程图。
具体实施方式
[0029]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本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据安全风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：确定评估标准：用户根据自身需求和风险管理目标，确定数据安全风险评估的评估标准；所述评估标准包括数据的机密性、完整性、可用性等方面的要求；步骤二：数据收集与预处理：收集与数据安全相关的数据，并进行预处理，所述预处理包括数据清洗、数据转换和特征选择等；确保数据集与评估标准相匹配；步骤三：特征工程：根据数据特点和评估标准，进行特征工程来提取能够反映数据安全风险的特征；所述特征包括对数据的加密程度、数据访问权限等进行特征提取；步骤四：模型训练：使用神经网络，来构建模型；将预处理后的数据集分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，优化模型的参数和权重；步骤五：模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的性能指标；可以根据评估结果对模型进行优化，以提高评估的准确性和可靠性；步骤六：风险评估模型：根据用户定义的评估标准，使用事件树分析对神经网络构建的模型的输出进行风险评估；根据不同的风险因素和评估标准，计算出数据安全风险的评估结果；步骤七：风险反馈和改进：根据风险评估的结果，用户可以对数据安全措施进行改进，并不断监测和评估数据安全风险；如果有新的数据或事件发生，可以更新神经网络和事件树分析，以提高评估的准确性和针对性。2.根据权利要求1所述的一种数据安全风险评估方法，其特征在于，步骤一中，所述评估标准在没有用户自定义的情况下使用广泛接受的标准或者通用的评估指标进行数据安全风险评估，用户根据自身需求和风险管理目标，对评估标准进行个性化调整；用户可以根据特定的业务需求、组织的情况以及风险偏好，调整评估标准以更好地适应实际情况。3.根据权利要求1所述的一种数据安全风险评估方法，其特征在于，步骤二中，所述预处理将数据化后的数据设置为M个样本{X1,X2,...,X
M
,},每个样本有N维特征每一个特征X
j
都有各自的特征值；首先对所有特征进行去中心化，即去均值，求出每个特征的平均值，然后对于所有的样本，每一个特征都减去自身的均值，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜逸冬，杨军莉，路涛，韩梦娟，陈冬，张力，邓婕，李一欢，
申请(专利权)人：陕西财经职业技术学院，
类型：发明
国别省市：