[发明专利]一种安全数据分析方法、装置、系统、设备及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种安全数据分析方法、装置、系统、设备及存储介质，该方法包括：获取被监测系统产生的原始安全数据；对原始安全数据进行预处理得到待分析安全数据；将待分析安全数据划分为统计数据和分布式数据；对由统计数据所属的属性组成的第一属性集合，根据其中各种属性下的统计数据量，确定各种属性各自的重要度和/或覆盖度，基于此选出第一目标属性；对由分布式数据所属的属性组成的第二属性集合，通过机器学习模型根据其中各种属性下的分布式数据，确定各种属性各自的重要度，基于此选出第二目标属性；根据第一目标属性和第二目标属性对应的安全数据，确定安全数据分析结果。基于该安全数据分析结果能够制定出有效的安全防护策略。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种安全数据分析方法、装置、系统、设备及存储介质。

背景技术

安全数据分析，是指利用特定的手段对网络安全运维相关的数据进行挖掘和分析。安全策略开发人员可以基于安全数据分析结果，制定相应的安全策略，以抵御网络攻击行为和威胁行为，弥补安全防护措施的不足。

现阶段，主要由相关技术人员人工对安全数据进行分析，受到主观知识经验的限制，相关技术人员分析安全数据时，通常只关注几种具有典型属性的安全数据。在安全数据日益多样化的今天，上述安全数据分析方式难以客观全面地衡量安全数据涉及的各种属性，容易忽略一些对于制定安全策略有帮助的属性，因而难以保证安全数据分析结果的准确性，对后续安全策略的制定也会产生一定的影响；此外，人工分析安全数据速度慢、效率低，难以满足如今大数据时代的需求。

发明内容

本申请实施例提供了一种安全数据分析方法、装置、系统、设备及存储介质，能够保证最终获得的安全数据分析结果的准确性，有利于据此制定有效的安全策略。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种安全数据分析方法，所述方法包括：

获取原始安全数据；所述原始安全数据包括被监测系统产生的数据；

对所述原始安全数据进行预处理，得到待分析安全数据；

将所述待分析安全数据划分为统计数据和分布式数据；所述统计数据具有聚集特征，所述分布式数据具有非聚集特征；

针对由所述统计数据所属的属性组成的第一属性集合，根据所述第一属性集合中各种属性下的统计数据量，确定所述第一属性集合中各种属性各自的重要度和/或覆盖度；根据所述第一属性集合中各种属性各自的重要度和/或覆盖度，从所述第一属性集合中选出第一目标属性；

针对由所述分布式数据所属的属性组成的第二属性集合，通过机器学习模型根据所述第二属性集合中各种属性下的分布式数据，确定所述第二属性集合中各种属性各自的重要度；根据所述第二属性集合中各种属性各自的重要度，从所述第二属性集合中选出第二目标属性；

根据所述第一目标属性对应的统计数据和所述第二目标属性对应的分布式数据，确定安全数据分析结果。

本申请第二方面提供了一种安全数据分析装置，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取原始安全数据；所述原始安全数据包括被监测系统产生的数据；

预处理模块，用于对所述原始安全数据进行预处理，得到待分析安全数据；

数据划分模块，用于将所述待分析安全数据划分为统计数据和分布式数据；所述统计数据具有聚集特征，所述分布式数据具有非聚集特征；

统计数据分析模块，用于针对由所述统计数据所属的属性组成的第一属性集合，根据所述第一属性集合中各种属性下的统计数据量，确定所述第一属性集合中各种属性各自的重要度和/或覆盖度；根据所述第一属性集合中各种属性各自的重要度和/或覆盖度，从所述第一属性集合中选出第一目标属性；