[发明专利]异常数据的监控方法及装置、存储介质、终端

权利要求书

1.一种异常数据的监控方法，其特征在于，包括：

当网络安全监控平台对网络数据进行实时监控时，获取监控的日志信息总量和告警信息总量；

判断所述日志信息总量和所述告警信息总量对应的异常系数是否处于安全阈值范围，所述异常系数用于确定日志信息和告警信息的网络安全状态，其中，所述安全阈值范围为基于确认告警的数据量进行机器学习算法运算完成更新调整的；

若未处于所述安全阈值范围，则发送异常数据告警指令，所述异常数据告警指令中携带有所述日志信息总量对应的日志信息和所述告警信息总量对应的告警信息；

所述发送异常数据告警指令之后，所述方法还包括：

当通过所述网络安全监控平台输出异常数据告警指令后，接收告警确认信息，所述告警确定信息中携带有对所述日志信息总量确认告警的数据量和对所述告警信息总量确认告警的数据量；

所述判断所述日志信息总量和所述告警信息总量对应的异常系数是否处于安全阈值范围之前，所述方法还包括：

提取不同业务类型信息对应的危险级别系数计算所述日志信息总量和所述告警信息总量对应的异常系数，所述业务类型信息包括IP信誉、恶意url数量、域名IOC、舆情监控。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当网络安全监控平台对网络数据进行实时监控时，获取监控的日志信息总量和告警信息总量之前，所述方法还包括：

当网络安全监控平台对网络数据进行实时监控时，按照预设时间间隔发送监控数据获取请求；

接收所述监控数据获取请求响应，按照业务类型信息对所述监控数据获取请求响应携带的日志信息和告警信息进行划分；

统计划分后所述日志信息的日志信息总量，和划分后所述告警信息的告警信息总量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取不同业务类型信息对应的危险级别系数计算所述日志信息总量和所述告警信息总量对应的异常系数包括：

将所述日志信息总量和告警信息总量确定为异常系数计算公式中的输入参数，并运算所述异常系数计算公式得到异常系数，所述异常系数计算公式用于根据所述业务类型信息对应的日志信息总量和告警信息总量计算出异常系数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述确认告警的数据量调整更新所述安全阈值范围包括：

根据初始安全阈值范围训练机器学习算法后，将所述确认告警的数据量作为输入参数代入至所述机器学习算法中，运行所述机器学习算法后得到调整后的安全阈值范围，并将所述安全阈值范围更新至安全阈值范围表中。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当通过所述网络安全监控平台输出异常数据告警指令后，接收告警确认信息之后，所述方法还包括：

判断所述告警确认信息中携带的异常类型信息与预置数据库中历史日志信息和历史告警信息的异常类型是否相同；

若是，则统计异常类型的日志信息、或告警信息，并进行展示。

6.一种异常数据的监控装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于当网络安全监控平台对网络数据进行实时监控时，获取监控的日志信息总量和告警信息总量；

判断模块，用于判断所述日志信息总量和所述告警信息总量对应的异常系数是否处于安全阈值范围，所述异常系数用于确定日志信息和告警信息的网络安全状态，其中，所述安全阈值范围为基于确认告警的数据量进行机器学习算法运算完成更新调整的；

发送模块，用于若未处于所述安全阈值范围，则发送异常数据告警指令，所述异常数据告警指令中携带有所述日志信息总量对应的日志信息，和所述告警信息总量对应的告警信息；

接收模块，用于当通过所述网络安全监控平台输出异常数据告警指令后，接收告警确认信息，所述告警确定信息中携带有对所述日志信息总量确认告警的数据量和对所述告警信息总量确认告警的数据量；

提取模块，用于提取不同业务类型信息对应的危险级别系数计算所述日志信息总量和所述告警信息总量对应的异常系数，所述业务类型信息包括IP信誉、恶意url数量、域名IOC、舆情监控。