基于模型构建的数据安全风险评估方法技术

本发明专利技术涉及数据安全技术领域，公开了基于模型构建的数据安全风险评估方法，该方法首先收集历史数据安全事件及相关系统配置、网络架构等多维度数据，并进行预处理形成规范化数据集。接着，构建数据安全风险预测模型，结合多维度因素预测未来可能的数据安全事件及其潜在影响。通过实时获取系统状态、网络流量等数据，并输入预测模型，获取风险预测结果。同时，建立风险影响评估框架，综合考虑风险的严重性、发生频率和业务影响，计算风险综合评分。最后，根据评分对风险进行排序分类，并针对高风险和中风险数据资产制定并实施相应的风险缓解措施和应急响应计划。本发明专利技术提高了数据安全风险评估的准确性和时效性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据安全，具体为基于模型构建的数据安全风险评估方法。

技术介绍

1、在信息化时代背景下，数据已成为驱动企业发展的关键要素，其重要性不言而喻。然而，随着数据量的爆炸式增长和数据流动性的显著增强，数据安全风险也随之急剧攀升，成为制约企业稳定运营和持续发展的重要因素。数据泄露、未经授权的访问、恶意攻击等安全事件频发，不仅可能导致巨大的经济损失，还可能严重损害企业的声誉，甚至引发法律诉讼和信任危机，对企业的生存与发展构成严重威胁。

2、目前，数据安全管理方法，如防火墙、入侵检测系统（ids）等，主要依赖于静态的安全策略和规则来抵御外部威胁。尽管这些方法在一定程度上发挥了作用，但在面对内部威胁、新型攻击手段以及日益复杂多变的业务环境时，其局限性和不足逐渐显现。具体而言，在处理数据安全风险时，通常未能充分考虑系统配置、网络架构、数据分类和访问控制策略等多维度因素的综合影响，导致风险评估不够全面和准确。同时，缺乏一套科学、系统的风险影响评估框架，使得企业在面对数据安全事件时，难以快速、有效地评估其严重性和潜在影响，从而无法及时采取有针对性的风险本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于模型构建的数据安全风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于模型构建的数据安全风险评估方法，其特征在于，所述步骤2中，数据预处理的方式包括：

3.根据权利要求2所述的基于模型构建的数据安全风险评估方法，其特征在于：采用随机森林算法构建数据安全风险预测模型。

4.根据权利要求3所述的基于模型构建的数据安全风险评估方法，其特征在于，构建数据安全风险预测模型的步骤包括：

5. 根据权利要求4所述的基于模型构建的数据安全风险评估方法，其特征在于：在模型评估过程中，采用F1分数作为评价指标，同时计算模型的精确率和召...

【技术特征摘要】

1.基于模型构建的数据安全风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于模型构建的数据安全风险评估方法，其特征在于，所述步骤2中，数据预处理的方式包括：

3.根据权利要求2所述的基于模型构建的数据安全风险评估方法，其特征在于：采用随机森林算法构建数据安全风险预测模型。

4.根据权利要求3所述的基于模型构建的数据安全风险评估方法，其特征在于，构建数据安全风险预测模型的步骤包括：

5. 根据权利要求4所述的基于模型构建的数据安全风险评估方法，其特征在于：在模型评估过程中，采用f1分数作为评价指标，同时计算模型的精确率和召回率，f1分数定义为精确率和召回率的调和平均数，计算公式为：f1 = 2 * (precision * recall) /(p...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖凡，王静茹，王晓珂，张侠，吴钰乾，
申请(专利权)人：北京国信城研科学技术研究院，
类型：发明
国别省市：