[发明专利]威胁识别结果评估方法和装置

说明书

本文是关于一种威胁识别结果评估方法和装置。涉及智能网络安全信息事件管理领域，解决了无法确定威胁判断规则库是否适用的问题。该方法包括：收集用户对自动检测得到的威胁事件的反馈标注，根据所述反馈标注构建训练样本；使用所述训练样本训练得到评估神经网络；使用所述评估神经网络对后续生成的威胁事件的准确性进行评估。本文提供的技术方案实现了基于智能神经网络的威胁规则适用性评价。

技术领域

本文涉及智能网络安全信息事件管理领域，尤其涉及一种威胁识别结果评估方法、装置、存储介质和计算机设备。

背景技术

网络威胁识别产品一般可以分成两部分：行为特征计算算法和基于特征数据的威胁判断规则库。由于预置的威胁判断规则库出于对通用性和适用性等因素的考虑，召回率和准确率都不高。对于不同网络环境下，预置的威胁判断规则库是否适用，尚无一个可靠的评估机制。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本文提供一种网络威胁检测方法和装置。

根据本文的第一方面，提供了一种威胁识别结果评估方法，包括：

收集用户对自动检测得到的威胁事件的反馈标注，根据所述反馈标注构建训练样本；

使用所述训练样本训练得到评估神经网络；

使用所述评估神经网络对后续生成的威胁事件的准确性进行评估。

优选的，所述收集用户对自动检测得到的威胁事件的反馈标注，根据所述反馈标注构建训练样本的步骤包括：

接收用户对所述自动检测得到的威胁事件的反馈标注，所述反馈标注指示所述威胁事件正确或错误；

对所述威胁事件的各项行为特征和所述反馈标注转换成数字形式后，组成一条评价数据；

将针对同一域名下同一攻击原因的多个威胁事件的评价数据组成输入矩阵，每条评价数据为所述输入矩阵的一行。

优选的，使用所述训练样本训练得到评估神经网络的步骤包括：

以所述输入矩阵为输入，运行训练算法迭代训练；

在损失值不再减少时，结束训练，得到所述评估神经网络。

优选的，使用所述评估神经网络对后续生成的威胁事件的准确性进行评估的步骤包括：

将根据预置的威胁判断规则库检测得到的威胁事件的全部特征输入所述评估神经网络，得到所述威胁事件的评估分数。

根据本文的另一方面，还提供了一种威胁识别结果评估装置，包括：

样本采集模块，用于收集用户对自动检测得到的威胁事件的反馈标注，根据所述反馈标注构建训练样本；

神经网络训练模块，用于使用所述训练样本训练得到评估神经网络；

智能评估模块，用于使用所述评估神经网络对后续生成的威胁事件的准确性进行评估。

优选的，所述样本采集模块包括：

反馈收集单元，用于接收用户对所述自动检测得到的威胁事件的反馈标注，所述反馈标注指示所述威胁事件正确或错误；

数据转化单元，用于对所述威胁事件的各项行为特征和所述反馈标注转换成数字形式后，组成一条评价数据；

样本生成单元，用于将针对同一域名下同一攻击原因的多个威胁事件的评价数据组成输入矩阵，每条评价数据为所述输入矩阵的一行。

优选的，所述神经网络训练模块步骤包括：

迭代运算单元，用于以所述输入矩阵为输入，运行训练算法迭代训练；