【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据处理，尤其涉及一种计算机网络防御决策方法及系统。
技术介绍
1、随着网络信息化技术不断融入到各行各业当中，使得物联网和移动互联网的发展与应用不断渗透到多个学科和领域中，越来越多的公共事务平台、企业生产、技术研发、学术研究、教育教学等领域开始意识到数网络信息化的重要性。目前，随着高校智慧校园网络基础建设的推进和发展，将智慧型、数据化、网络化、协作型一体化的教学、科研、管理和校园生活进行充分融合，利用计算机网络对日常各个方面教学活动的大数据进行分析，为实现校园管理、教育教学、科学研究、信息化要求与科学决策提供了有力支撑；然而，将网络化充分融合到校园建设与管理中，常常依赖于人工监管和干预，存在分析速度慢，不能及时发现网络安全风险，难以对校园网络各环节进行全面分析和充分地自动预警监管。为此，在实现计算机网络之间的信息传输与交换过程中所获取的数据不仅存在极大的安全风险，而且会导致校园网络阻塞或故障，这不仅会使网络综合利用效率低下，而且也难以及时应对快速演变的网络威胁，如何保证网络防御安全的及时性，避免影响计算机网络及网络设备其...
【技术保护点】
1.一种计算机网络防御决策方法，其特征在于：所述防御决策方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种计算机网络防御决策方法，其特征在于：按照真实用户名分析对分类好的原始数据进行分析并输出分析处理结果包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种计算机网络防御决策方法，其特征在于：对分类好的原始数据进行分析还包括比较第二特征数据集与第一特征数据集存储于缓存空间内的异常流量数据大小，若异常流量数据大于预设空间流量，则对第一特征数据集按照用户网络传输日志顺序排序，并按顺序进行分块形成第二特征数据集，使划分后的每块异常流量数据小于等于预设空间流量。<...
【技术特征摘要】
1.一种计算机网络防御决策方法，其特征在于：所述防御决策方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种计算机网络防御决策方法，其特征在于：按照真实用户名分析对分类好的原始数据进行分析并输出分析处理结果包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种计算机网络防御决策方法，其特征在于：对分类好的原始数据进行分析还包括比较第二特征数据集与第一特征数据集存储于缓存空间内的异常流量数据大小，若异常流量数据大于预设空间流量，则对第一特征数据集按照用户网络传输日志顺序排序，并按顺序进行分块形成第二特征数据集，使划分后的每块异常流量数据小于等于预设空间流量。
4.根据权利要求1所述的一种计算机网络防御决策方法，其特征在于：对数据网络地址对应的原始数据进行预处理和分析包括如下步骤：
5.根据权利要求1-4任一权利要求所述的一种计算机网络防御决策方法，其特征在于：所述数据网络地址包括网络协议地址ip、用户标识和目标地址，所述原始数据为包括图片、语音、视频、文字、字母、符号和文件中的一种或多种。
6.根据权利要求4所述的一种计算机网络防御决策方法，其特征在于：根据异常特征语句判断对应数据网络地址是否为异常网络地址时，同时获取异常网络地址对应的位置信息，根据位置信息出现频率判断用户所在地址，根据用户所在地址设置数据站点的访问时间、访问频率和在线时长。
7.根据权利要求6所述的一种计算机网络防御决策方法，其特征在于：所述分析方法还包括统计用户对每个数据站点在访问时间、在线时长周期...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛永平，郭治豪，覃广荣，丘刚玮，马朝霞，周展利，
申请(专利权)人：广西农业职业技术大学，
类型：发明
国别省市：
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