[发明专利]基于事理图谱的多种类大规模任务自动化调度方法及系统

说明书

本发明的实施例公开一种基于事理图谱的多种类大规模任务自动化调度方法及系统。所述方法包括A1、构建基础事理图谱知识库；所述A1包括：根据需要调度的应用场景，对所述应用场景中的网络行为及资产实体进行抽象，从而构建图谱模型；向所述图谱模型填充具体知识数据，形成基础事理图谱知识库；A2、构建实现调度需要的分布式驱动框架以及需要的决策模型；A3、执行调度，将执行结果经过动态支持抽取，并入所述基础事理图谱知识库，以动态更新所述决策模型的运算数据。所述系统用于实现所述方法。本发明的实施例能解决当前网络安全领域自动化攻防对抗场景下，大批量及多种类任务细粒度动态优化调度执行难以扩展、维护、控制、动态优化等问题。

技术领域

本发明涉及网络安全技术领域，特别涉及一种基于事理图谱的多种类大规模任务自动化调度方法及系统。

背景技术

当前众多互联网企业所采用的任务调度技术主要分为：分布式定时调度技术(如:Elastic-job、Quartz调度框架等)和基于规则工作流的调度技术(如:MapReduce调度模型等)。上述两类调度技术能较好的应用于各类电商交易等流程明确、任务执行规则较为固定的场景。

但在网络安全领域，由于网络资产数量庞杂，各类攻防对抗技术手段、方式、工具等层出不穷。

以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的发明构思及技术方案，其并不必然属于本发明的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本发明的申请日之前已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本发明的新颖性和创造性。

发明内容

为了保障网络资产安全，抵御网络攻击，需要多种防护设备、技术策略等进行联动处置。其中涉及大量的任务调度与执行场景，如：资产扫描、漏洞探测、防火墙日志分析等等。利用目前的调度技术实现方式，难以实现多种类、大规模任务的精细化控制，比如：基于扫描探测结果，对下一步动作进行优化决策处置，过滤无效任务调度等；同时，网络安全攻防对抗中，更高级的对抗场景目前主要依托于技术人员经验，经验如何快速转化形成防御策略，最终体现到联动防御调度上，让调度策略能够学习技术人员经验，模仿技术人员去调度解决安全问题，目前的调度技术都无法很好的适配此类场景。

本发明提出一种基于事理图谱的多种类大规模任务自动化调度方法及系统，能解决当前网络安全领域自动化攻防对抗场景下，大批量及多种类任务细粒度动态优化调度执行难以扩展、维护、控制、动态优化等问题。

在第一方面，本发明提供一种基于事理图谱的多种类大规模任务自动化调度方法，包括：

A1、构建基础事理图谱知识库；

所述A1包括：

A11、根据需要调度的应用场景，对所述应用场景中的网络行为及资产实体进行抽象，从而构建图谱模型；

A12、向所述图谱模型填充具体知识数据，形成基础事理图谱知识库；

A2、构建实现调度需要的分布式驱动框架以及需要的决策模型；

A3、执行调度，将执行结果经过动态支持抽取，并入所述基础事理图谱知识库，以动态更新所述决策模型的运算数据。

在一些优选的实施方式中，所述A11中的对所述应用场景中的网络行为及资产实体进行抽象包括：抽象出所述应用场景中涉及到的事理实体、实体属性和潜在关系。

在一些优选的实施方式中，所述A3包括：

A31、从场景任务池的队列中取出场景任务，对所述场景任务中包含的事理实体任务进行分解；

A32、对分解的任务进行分析评估决策，判断该任务是否需要执行，若需要执行，则生成子任务，否则终止任务流程；

A33、将所述子任务分发到任务执行池中进行执行，动态汇报任务执行状态以及任务完成时汇报任务执行结果；