【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络安全和信息安全领域，具体涉及一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法及系统。
技术介绍
1、在当前的网络安全环境中，企业和组织面临着日益复杂和多样化的网络威胁，这些威胁包括但不限于恶意软件、钓鱼攻击、身份盗用、内部威胁和高级持续性威胁(apt)。现有的网络安全解决方案往往专注于特定类型的威胁，缺乏面对日益复杂网络环境的全面性和灵活性。此外，许多现有方案依赖于人工干预和传统的基于规则的防御系统，这在应对新兴的、快速变化的威胁时效率不高。
2、尤其是在大数据环境下，传统的网络安全解决方案面临着处理和分析大规模数据的挑战，难以及时发现和响应潜在的安全威胁。这导致了对于一种更加高效、自动化和智能化的网络安全方法的需求，该方法能够全面监控网络环境，实时检测各种类型的威胁，并自动响应和适应新的安全挑战。同时，需要一种能够提供深度分析和预测能力的方法，以便更有效地识别复杂的攻击模式和内部威胁，保护关键数据和资产。
3、综上所述，面对现有技术的局限性和不断演化的网络威胁，有必要开发一种全面、高效且可适应新挑战的网络安全方法，以更好地保护企业和组织免受网络安全威胁的影响。
技术实现思路
1、为克服现有技术的不足，本专利技术提出一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法及系统，能够更全面地监控网络活动，利用先进的机器学习算法实时识别和响应各种潜在威胁，同时通过动态访问控制和数据加密技术保护关键资产。此外，该方法的自适应能力使其能够针对新出现的威胁不断调整
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，包括：
3、步骤s1：采集网络流量和系统日志数据，并通过数据清洗及标准化处理确保数据的质量和一致性。
4、步骤s2：利用流式数据处理技术和复杂事件处理(cep)系统实现对通信网络的实时监控，并结合机器学习模型识别异常行为。
5、步骤s3：应用深度学习算法深入分析通信数据，建立风险评估模型以量化和评级潜在的安全威胁。
6、步骤s4：根据风险评级和类型，自动触发相应的安全处置措施，如隔离受影响系统或警报通知。
7、步骤s5：实施动态的访问控制策略，根据用户行为和风险评分调整访问权限，确保数据安全。
8、步骤s6：对数据进行全面加密保护，定期更新加密策略和密钥，以应对新兴的安全威胁。
9、进一步地，步骤s1具体如下：
10、步骤s11：使用如apache flume或logstash这样的工具来收集网络流量和系统日志，确保这些工具可以集成到现有的网络和系统架构中，以便无缝采集数据。
11、步骤s12：在网络的关键节点，如路由器、交换机、服务器和应用平台上部署数据采集代理。确保这些采集点可以覆盖整个网络，从而捕获所有重要的数据流和日志。
12、步骤s13：根据需要采集的数据类型和量设置适当的采集频率和条件。配置数据过滤规则，以确保仅收集相关和有用的数据。
13、步骤s14：移除重复、错误或不完整的记录。识别并纠正数据中的异常值和不一致性。
14、步骤s15：将采集到的数据转换为统一的格式，例如，将不同来源的日志数据转换为统一的json或xml格式。执行必要的数据转换操作，如日期格式统一、数值范围调整等。
15、步骤s16：实施数据标准化处理，如归一化或标准化，以确保数据在同一标度上进行比较和分析。为数据建立统一的编码和分类系统，使其在后续分析中更容易被理解和处理。
16、进一步地，步骤s2具体如下：
17、步骤s21：使用如apache kafka或apache flink等流式数据处理平台，来捕捉和处理实时数据流。配置这些平台以处理高吞吐量的数据，并保证低延迟；
18、步骤s22：利用如esper或apache flink的cep库来定义和监控特定的事件模式；设定规则，如特定时间窗口内的数据流异常或特定序列的事件组合，以识别潜在的异常或攻击行为；
19、步骤s23：根据数据特性选择合适的机器学习模型。常用的模型包括决策树、随机森林、支持向量机(svm)、神经网络等；对于异常检测，可以特别考虑使用孤立森林(isolation forest)或自编码器(autoencoders)；
20、步骤s24：使用历史数据训练机器学习模型。例如，如果使用孤立森林算法，其主要思想是随机选择一个特征，然后随机选择该特征的一个分割值来分割数据，重复这个过程，直到每个数据点被孤立或达到限定的树深度。通过交叉验证或使用一部分保留的测试数据来验证模型的准确性和可靠性；
21、步骤s25：将训练好的模型部署到流式数据处理平台。对实时数据流使用模型进行异常检测。例如，孤立森林算法通过构建的树结构快速评估数据点的异常程度，较少的分割次数表示更高的异常程度；
22、进一步地，步骤s3具体如下：
23、步骤s31：对采集到的通信数据进行预处理，包括标准化、归一化，以及转换为深度学习模型可以处理的格式。根据数据特征和分析目标选择适当的深度学习模型。常见的选择包括卷积神经网络(cnn)用于图像数据，循环神经网络(rnn)或长短期记忆网络(lstm)用于时间序列数据。
24、步骤s32：使用已标记的历史数据训练深度学习模型，通过调整网络层、神经元数量、激活函数等参数来优化模型。应用技术如dropout或正则化以防止过拟合。
25、步骤s33：利用训练好的模型对新的通信数据进行特征提取和模式识别。识别出通信数据中的异常模式，如未知的攻击类型或异常行为。
26、步骤s34：定义风险指标：基于业务和安全需求定义风险指标，如异常登录尝试、不寻常的数据传输量等。
27、步骤s35：量化风险因素：为每个风险指标分配权重，这些权重反映了不同指标对整体安全风险的贡献度。使用深度学习模型输出的结果作为风险因素的量化值。
28、进一步地，步骤s4具体如下：
29、步骤s41：将风险评估模型的输出与一个自动响应系统集成。该系统应能根据风险评分和类型做出快速反应。
30、步骤s42：根据不同的风险等级(如低、中、高)和威胁类型(如ddos攻击、未授权访问等)，定义一系列响应规则和协议。规则应包括触发条件(如特定风险评分阈值)和相应的响应措施。
31、步骤s43：设定自动化操作，如中断可疑会话、隔离受影响系统、启动防火墙规则等，以应对检测到的威胁。对于高级威胁，可以设置为自动通知安全团队进行进一步的手动干预。
32、步骤s44：确保响应措施的实时监控和记录，以便进行事后分析。根据响应的效果和新出现的威胁类型调整响应规则和措施。
33、步骤s45：低风险响应措施：如日志记录、发送警告信息给管理员等。对于此类风险，主要目标本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，其特征在于，步骤S1具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，其特征在于，步骤S2具体如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，其特征在于，步骤S3具体如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，其特征在于，步骤S4具体如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，其特征在于，步骤S5包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，其特征在于，步骤S6具体包括：
8.根据权利要求3所述的一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，其特征在于，步骤S24中算法具体公式如下：
9.根据权利要求4所述的一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，其特征在于，步骤S3还包括建立计算风
10.一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法的系统，适用于权利要求1-9中任一项所述的一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，其特征在于，包括数据采集和处理模块、监控和异常检测模块、风险评估和分析模块、自动化响应和处置模块、动态访问控制模块、数据加密和安全模块和用户界面和报告模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，其特征在于，步骤s1具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，其特征在于，步骤s2具体如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，其特征在于，步骤s3具体如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，其特征在于，步骤s4具体如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信信息安全风险预警管控方法，其特征在于，步骤s5包括：
7.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱进，李海涛，
申请(专利权)人：江苏智水智能科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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