【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络安全系统，具体为基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统。
技术介绍
1、随着互联网的快速发展和数字化转型的推进，网络安全已经成为了各个组织和个人都必须面对的重要问题。传统的网络安全策略和手段往往基于固定的规则和已知的威胁特征进行防护，但随着攻击手段的多样化和复杂化，这些传统方法已经难以应对当前的网络安全挑战。
2、日益增长的网络威胁：近年来，网络攻击的数量和复杂性都在急剧增加。从勒索软件到ddos攻击，从社交工程到零日漏洞，攻击者不断地采用新的技术和策略来绕过传统的安全防护。
3、动态变化的网络环境：现代网络环境中，设备、应用和服务都在不断地变化和更新。这使得网络的结构和流量模式都变得非常复杂，传统的基于规则的安全策略很难适应这种动态变化。
4、大数据与ai的崛起：随着大数据技术的发展，组织和个人都能够收集和处理大量的网络数据。同时，人工智能和深度学习技术也在网络安全领域得到了广泛的应用，为网络安全分析和决策提供了新的可能性。
5、针对上述背景，我们提出了这一技术方案，旨在解决以下技术问题：
6、实时网络流量监控与深度学习相结合：通过深度学习技术，我们能够更准确地识别和分类网络流量，及时发现潜在的恶意行为。
7、自适应模型训练：为了应对网络环境的动态变化，我们的系统能够根据实时数据自动调整和训练模型，确保模型始终保持高准确性。
8、上下文感知的安全事件识别：通过考虑网络事件的上下文信息，我们的系统能够更准确地识别真正的安
技术实现思路
1、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深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，解决了以下问题：
3、1、实时网络流量监控与深度学习相结合：通过深度学习技术，我们能够更准确地识别和分类网络流量，及时发现潜在的恶意行为。
4、2、自适应模型训练：为了应对网络环境的动态变化，我们的系统能够根据实时数据自动调整和训练模型，确保模型始终保持高准确性。
5、3、上下文感知的安全事件识别：通过考虑网络事件的上下文信息，我们的系统能够更准确地识别真正的安全威胁，减少误报和漏报。
6、技术方案
7、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，包括以下部分：
8、自适应深度学习模型训练模块，采用生成对抗网络(gan)结构，用于生成网络攻击样本，用于增强模型的鲁棒性；该模块进一步包括：
9、数据增强子模块：利用数据扩充技术增加训练数据的多样性；
10、模型微调子模块：用于利用少量的新数据对模型进行微调，适应新环境；
11、多维度网络流量监控模块，用于监控传统的网络流量，监控设备之间的通信模式、频率和时序模式；该模块进一步包括：
12、深度包检测子模块：用于获取网络数据包的内容，识别潜在的恶意行为、异常模式；
13、设备行为分析子模块：用于对设备的通信行为进行深度学习分析，识别设备是否被恶意软件感染或被黑客控制；
14、上下文感知安全事件识别模块，用于结合用户行为、设备状态和网络环境，进行安全事件识别；该模块进一步包括：
15、时空上下文分析子模块：包括读取事件发生的时间和地点，以及与其他事件的关系，进行事件识别；
16、用户行为建模子模块：用于对用户行为进行深度学习建模，识别用户是否在进行恶意行为或是否被欺骗；
17、策略推荐执行模块，根据实时情境推荐最佳的安全策略；该模块进一步包括：
18、实时风险评估子模块：根据当前的网络状态和威胁情报，实时评估网络的安全风险；
19、策略模拟子模块：在虚拟环境中模拟执行安全策略；
20、优选的，所述服务主机安全管理系统还包括：深度学习身份验证模块；
21、所述深度学习身份验证模块包括：
22、动态网络拓扑识别模块，实时捕获网络中的设备和服务变化，自动更新网络拓扑；该模块进一步包括：
23、设备指纹识别子模块：通过深度学习算法，对设备的通信行为、协议和特征进行分析，识别设备的类型和功能；
24、服务依赖分析子模块：通过对网络流量进行深度学习分析，识别服务之间的依赖关系；
25、自适应威胁情报收集模块，根据当前网络环境和威胁情境，动态调整威胁情报的收集策略；该模块进一步包括：
26、威胁情报来源评估子模块：通过深度学习算法，对威胁情报来源的可靠性和时效性进行评估；
27、威胁情报融合子模块：将来自不同来源的威胁情报进行融合；
28、实时用户情感状态监测模块，用于分析用户的情感状态，调整安全策略，实时用户情感状态监测模块内置脑波模式分析和深度学习情感分析算法。
29、优选的，所述主机安全管理系统还包括深度学习身份验证模块，所述深度学习身份验证模块包括：
30、自适应流量控制模块，根据网络状态和安全策略，动态调整流量控制策略；该模块进一步包括：
31、流量分类子模块：通过深度学习算法，对网络流量进行分类，识别正常流量、恶意流量和未知流量；
32、流量优先级调整子模块：根据流量的分类结果和安全策略，动态调整流量的优先级；
33、自适应入侵检测模块，根据网络环境和威胁情境，动态调整入侵检测策略；该模块进一步包括：
34、模式匹配子模块：通过深度学习算法，对网络流量进行模式匹配，识别已知的攻击模式；
35、异常检测子模块：通过深度学习算法，对网络流量进行异常检测，识别未知的攻击模式；
36、自适应性深度学习模型，用于持续学习和模型更新，所述自适应性深度学习模型用于动态调整适应用户的生物特征和变化。
37、优选的，所述主机安全管理系统进一步包括自适应访问控制模块，所述自适应访问控制模块根据用户行为和网络环境，动态调整访问控制策略；该模块进一步包括：
38、用户行为分析子模块：通过深度学习算法，对用户的访问行为进行分析，识别正常和异常的访问模式；
39、访问权限调整子模块：根据用户行为分析的结果，动态调整用户的访问权限；
40、自适应数据保护模块，能够根据数据的敏感性和访问模式，动态调整数据保护策略；该模块进一步包括：
41、数据分类子模块：通过深度学习算法，对数据进行分类，识别敏感数据和非敏感数据；
42、数据加密子模块：根据数据的分类结果，动态选择合适的加密算法。
43、优选的，所述主机安全管理系统进一步包括自适应威胁响应模块，所述自适应威胁响应模块根据威胁的严重性和网络环境，动态调整威胁响应策略；该模块进一步包括：
44、威胁评估子模块：通过深度学习算法，对威胁本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，其特征在于：包括以下部分：
2.基于权利要求1的基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，其特征在于：所述服务主机安全管理系统还包括：深度学习身份验证模块；
3.基于权利要求1的基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，其特征在于：所述主机安全管理系统还包括深度学习身份验证模块，所述深度学习身份验证模块包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，其特征在于：所述主机安全管理系统进一步包括自适应访问控制模块，所述自适应访问控制模块根据用户行为和网络环境，动态调整访问控制策略；该模块进一步包括：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，其特征在于：所述主机安全管理系统进一步包括自适应威胁响应模块，所述自适应威胁响应模块根据威胁的严重性和网络环境，动态调整威胁响应策略；该模块进一步包括：
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，其特征在于：所述主机安全管理系统进一步
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，其特征在于：所述主机安全管理系统进一步包括自适应设备识别模块，所述自适应设备识别模块根据网络设备的特点和行为模式，动态调整设备识别策略；该模块进一步包括：
8.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，其特征在于：所述主机安全管理系统进一步包括自适应威胁预测模块，所述自适应威胁预测模块采用深度学习算法对过去的网络攻击和异常行为数据进行学习，预测未来可能的威胁和攻击；该模块进一步包括：
9.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，其特征在于：所述主机安全管理系统进一步包括自适应用户行为分析模块，所述自适应用户行为分析模块通过深度学习算法对用户的网络行为进行实时监控和分析，识别异常或恶意的用户行为；该模块进一步包括：
10.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，其特征在于：所述主机安全管理系统进一步包括自适应流量监控与管理模块，所述自适应流量监控与管理模块使用深度学习算法对网络流量进行实时监控和分析，用于识别潜在的DDoS攻击、僵尸网络流量或其他恶意流量。该模块进一步包括：
...【技术特征摘要】
1.基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，其特征在于：包括以下部分：
2.基于权利要求1的基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，其特征在于：所述服务主机安全管理系统还包括：深度学习身份验证模块；
3.基于权利要求1的基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，其特征在于：所述主机安全管理系统还包括深度学习身份验证模块，所述深度学习身份验证模块包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，其特征在于：所述主机安全管理系统进一步包括自适应访问控制模块，所述自适应访问控制模块根据用户行为和网络环境，动态调整访问控制策略；该模块进一步包括：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，其特征在于：所述主机安全管理系统进一步包括自适应威胁响应模块，所述自适应威胁响应模块根据威胁的严重性和网络环境，动态调整威胁响应策略；该模块进一步包括：
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的智能网络设备服务主机安全管理系统，其特征在于：所述主机安全管理系统进一步包括自适应流量监控模块，所述自适应流量监控模块根据网络流量的特点和行为模式，动态调整流量监控策略；该模块进...
【专利技术属性】
技术研发人员：李洋斌，周沅，
申请(专利权)人：上海益海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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