[发明专利]一种网络安全态势感知系统及方法

权利要求书

1.一种网络安全态势感知系统，其特征在于，所述系统包括：

采集模块，用于采集网络中的用于进行安全态势感知的网络安全数据；

感知模块，用于将采集到的用于进行安全态势感知的网络安全数据作为预先构建的智能融合模型的输入，计算网络安全态势；其中，所述智能融合模型中包含有历史网络安全数据的时序记忆模式，所述时序记忆模式至少表征了历史网络安全数据的特征点的时序关系；

可视化模块，用于将计算得到的网络安全态势的结果进行可视化。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述智能融合模型为F层，上一层的每个节点在下一层拥有N个子节点，其中F≥2，且N≥2。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

训练数据采集模块，用于采集用于训练智能融合模型的网络安全数据；

特征提取模块，用于针对采集的用于训练智能融合模型的网络安全数据，提取该数据的时空关联特征；

样本数据确定模块，用于对采集到的用于训练智能融合模型的网络安全数据以及提取的时空关联特征进行预设定的攻击以获得特征集和攻击反馈数据集，这两个集合作为智能融合模型的样本数据；

训练模块，用于根据获取的样本数据，训练智能融合模型，生成智能融合模型的时序记忆模式。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述训练模块，包括：

输入单元，用于将特征集和攻击反馈数据集作为智能融合算法的样本数据，输入给智能融合模型；

学习单元，用于智能融合模型根据输入的样本数据进行学习，并形成与各层的节点对应的时序记忆模式。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述感知模块，包括：

输入模式提取单元，用于提取网络安全数据的时间序列作为一组输入模式，输入给智能融合模型；

处理单元，用于通过预先构建的智能融合模型，计算输入模式与智能融合模型的时序记忆模式的匹配概率，并将匹配概率大于预设阈值的时序记忆模式作为最终匹配的时序记忆模式，形成态势特征结果集，用于进行可视化。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述可视化模块，用于将态势特征结果集中的时序记忆模式，与预先存储的时空数据片段进行特征匹配，输出匹配结果，将匹配结果作为可视化片段。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

记录模块，用于所述可视化模块将态势特征结果集中的时序记忆模式，与预先存储的时空数据片段进行特征匹配之后，记录每个可视化片段的特征点的空间，时间和主方向供可视化使用；

第一划分模块，用于以主方向为起点，以特征点为中心，将可视化空间划分为p个扇形区域，其中，p>1；

第二划分模块，用于以特征点所在时空位置为基点划分时域推演区间为前后两个区间来明确历史态势和未来态势关系，将时空空间划分为2p个区间；

时空编码建立模块，用于按时间先后顺序和预设的空间顺序对每个区间设好索引，建立起该特征点的特征和其他特征点的特征的时空编码关系，其中，所述时空编码关系是依据时间轴建立的安全特征变化数据集；

校验模块，用于根据时空编码关系生成分别与可视化片段和时空片段对应的时空检验矩阵M_V和M_C，然后将M_V和M_C进行异或运算，得到异或矩阵DVC，并分析异或矩阵D_VC中的非零元素所在的行和列，从而剔除掉错误的匹配；

输出模块，用于用直方图相似选优算法做出相似性判断，输出匹配结果。

8.一种网络安全态势感知方法，其特征在于，所述方法包括：

采集网络中的用于进行安全态势感知的网络安全数据；

将采集到的用于进行安全态势感知的网络安全数据作为预先构建的智能融合模型的输入，计算网络安全态势；其中，所述智能融合模型中包含有历史网络安全数据的时序记忆模式，所述时序记忆模式至少表征了历史网络安全数据的特征点的时序关系；

将计算得到的网络安全态势的结果进行可视化。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，

所述智能融合模型为F层，上一层的每个节点在下一层拥有N个子节点，其中F≥2，且N≥2。