基于深度学习和多网络空间搜索引擎的互联网未备案系统监测装置、方法、终端设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及网络安全技术领域，是一种基于深度学习和多网络空间搜索引擎的互联网未备案系统监测装置、方法、终端设备及存储介质，其从系统页面中提取文字信息，经过数据预处理后，将文字信息编码为向量，对编码后的文字向量进行处理，识别出与企业业务相关的文字，对检索结果中的系统特征数据进行预测，判断系统和企业是否相关，从而对网页内容进行智能筛选，自动识别与企业相关的信息。本发明专利技术对网页内容进行智能筛选，自动识别与企业相关的信息，并剔除大量跟企业无关业务系统，提高检索的准确性和效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及网络安全，是一种基于深度学习和多网络空间搜索引擎的互联网未备案系统监测装置、方法、终端设备及存储介质。

技术介绍

1、随着信息技术的快速发展，众多企业为提高客户服务体验，纷纷推出各类在线服务平台。然而，这一趋势在丰富服务内容的同时，也使得企业面临着不断攀升的网络安全风险。为了保障业务流程的稳定与安全，许多企业开始实施严格的信息系统管理流程，确保系统在设计、部署及运营等各个环节满足高标准的安全要求。但在实际操作中，部分第三方开发人员及企业员工可能因追求效率或相关系统无法满足企业要求，选择违反相关规定，将未经严格审查的系统私自部署于外部网络，从而逃避正式审批流程。然而，这些未经企业备案系统的网络安全防护通常存在空白，容易成为黑客攻击的目标。一旦发生攻击，将可能导致敏感数据泄露，给企业带来不可估量的经济损失和信誉损害。

2、针对此问题，目前许多企业利用fofa、hunter等网络空间搜索引擎，以手工方式输入与业务紧密相关的关键词排查互联网中是否存在未经备案私自上线的系统。尽管这种方式直观易行，但仍存在若干问题。一是其耗时较长且效率偏低，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习和多网络空间搜索引擎的互联网未备案系统监测装置，其特征在于包括数据采集模块、智能筛选模块和白名单模块；

2.根据权利要求1所述的基于深度学习和多网络空间搜索引擎的互联网未备案系统监测装置，其特征在于数据采集模块包括数据检索组件、白名单数据处理组件和系统页面信息采集组件；数据检索组件用于通过调用多个不同的搜索引擎API来检索数据；白名单数据处理组件用于从白名单模块中获取白名单列表，并从检索结果中剔除白名单内的系统；系统页面信息采集组件用于通过调用浏览器内核来访问系统页面，并收集页面中的相关信息。

3.根据权利要求1或2所述的基于深度学习和多网络空...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习和多网络空间搜索引擎的互联网未备案系统监测装置，其特征在于包括数据采集模块、智能筛选模块和白名单模块；

2.根据权利要求1所述的基于深度学习和多网络空间搜索引擎的互联网未备案系统监测装置，其特征在于数据采集模块包括数据检索组件、白名单数据处理组件和系统页面信息采集组件；数据检索组件用于通过调用多个不同的搜索引擎api来检索数据；白名单数据处理组件用于从白名单模块中获取白名单列表，并从检索结果中剔除白名单内的系统；系统页面信息采集组件用于通过调用浏览器内核来访问系统页面，并收集页面中的相关信息。

3.根据权利要求1或2所述的基于深度学习和多网络空间搜索引擎的互联网未备案系统监测装置，其特征在于智能筛选模块包括数据预处理组件和深度学习组件；其中，数据预处理组件用于从系统页面中提取文字信息，经过简单预处理后，将文字信息编码为向量；其中，深度学习组件用于对编码后的文字向量进行处理，识别出与企业业务相关的文字，对检索结果中的系统特征数据进行预测，判断系统和企业是否相关。

4.一种基于深度学习和多网络空间搜索引擎的互联网未备案系统监测方法，其特征在于包括：

5.根据权利要求4所述的基于深度学习和多网络空间...

【专利技术属性】
技术研发人员：高阳，艾合买提尼牙孜·阿不力米提，鲁学仲，古力夏提·阿不力肯木，杨万鹏，苏雪飞，波塔·木合亚提，马天福，李浩升，杨浩，黄强，
申请(专利权)人：国网新疆电力有限公司信息通信公司，
类型：发明
国别省市：