【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种勒索软件风险检测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着勒索软件攻击强度、危害事件的不断增加，企业和组织面临着越来越大的信息安全挑战。
2、传统的安全评估工具往往侧重于静态的安全配置检查，或者是基于合规风险的检查维度进行检查，不具有侧重性，也缺乏对勒索软件攻击专项动态特性的深入分析。
3、鉴于此，有必要提供一种能够准确检测勒索软件风险，并提供修复策略的方法。
技术实现思路
1、鉴于以上内容，有必要提供一种勒索软件风险检测方法、装置、设备及介质，旨在解决勒索软件风险检测的准确率低，且无法提供合理应对策略的问题。
2、一种勒索软件风险检测方法，所述勒索软件风险检测方法包括：
3、获取预先构建的勒索软件知识库；
4、获取初始模型，并基于网络流量异常检测技术及所述勒索软件知识库训练所述初始模型，得到勒索软件风险检测模型；
5、响应于对目标系统的勒索软件风险检测指令，利用所述勒索软件风险检...
【技术保护点】
1.一种勒索软件风险检测方法，其特征在于，所述勒索软件风险检测方法包括：
2.如权利要求1所述的勒索软件风险检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的勒索软件风险检测方法，其特征在于，所述基于网络流量异常检测技术及所述勒索软件知识库训练所述初始模型，得到勒索软件风险检测模型包括：
4.如权利要求1所述的勒索软件风险检测方法，其特征在于，所述得到勒索软件风险检测模型后，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述的勒索软件风险检测方法，其特征在于，所述获取预先维护的知识图谱前，所述方法还包括：
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【技术特征摘要】
1.一种勒索软件风险检测方法，其特征在于，所述勒索软件风险检测方法包括：
2.如权利要求1所述的勒索软件风险检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的勒索软件风险检测方法，其特征在于，所述基于网络流量异常检测技术及所述勒索软件知识库训练所述初始模型，得到勒索软件风险检测模型包括：
4.如权利要求1所述的勒索软件风险检测方法，其特征在于，所述得到勒索软件风险检测模型后，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述的勒索软件风险检测方法，其特征在于，所述获取预先维护的知识图谱前，所述方法还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：杨治崇，陈小赛，毛备，
申请(专利权)人：万宗网络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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