[发明专利]一种网络安全威胁定量弹性计算方法及装置

权利要求书

1.一种网络安全威胁定量弹性计算方法，其特征在于，包括：

从原始威胁数据中提取威胁特征，所述威胁特征包括：恶意域名数量、伪造IP来源、仿冒网站的服务范围、漏洞利用位置、攻击流量、攻击持续时间、控制端IP地址数量、控制端平均活跃时间、被攻击的网络实体的域名服务范围、被攻击的网络实体的最大攻击流量中至少一种；

按照所述威胁特征的类型，将所述威胁特征划分为单数值型特征、非数值型特征和组合型特征；

分别对所述单数值型特征、非数值型特征和组合型特征分配相应的权重值和重要性系数；其中，对所述非数值型特征分配权重值，包括：

按照所述非数值型特征的量化等级，对所述非数值型特征进行量化处理，得到量化后的非数值型特征；

根据所述量化后的非数值型特征及所述量化等级，通过如下所示公式计算所述非数值型特征的权重值；

其中，n_j为非数值型特征j的量化等级，D_j为量化后的非数值型特征j；

根据所述单数值型特征、非数值型特征和组合型特征分别对应的权重值和重要性系数，确定所述威胁特征的威胁等级；

根据所述威胁等级，输出预警信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述单数值型特征分配权重值，包括：

若所述单数值型特征的特征值大于等于预设的上限值，所述单数值型特征的权重值为1；

若所述单数值型特征的特征值小于等于预设的下限值，所述单数值型特征的权重值为0；

若所述单数值型特征的特征值小于所述上限值且大于所述下限值，根据所述特征值、所述上限值和所述下限值，确定所述单数值型特征的权重值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述组合型特征包括多个单数值型特征或者多个非数值型特征；对所述组合型特征分配权重值，包括：

若所述组合型特征包含多个单数值型特征，分别为每个单数值型特征分配对应的权重值，从中选取出最大权重值作为所述组合型特征的权重值；

若所述组合型特征包含多个非数值型特征，分别为每个非数值型特征分配对应的权重值，从中选取出最大权重值作为所述组合型特征的权重值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述单数值型特征的特征值与所分配的权重值正相关；

所述量化后的非数值型特征与所分配的权重值负相关。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别对所述单数值型特征、非数值型特征和组合型特征分配相应的重要性系数，包括：

根据专家经验，分别设置所述单数值型特征、非数值型特征和组合型特征的初始重要性系数；

根据所述威胁等级与预设的危害等级，调整所述初始重要性系数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述单数值型特征、非数值型特征和组合型特征分别对应的权重值和重要性系数，确定所述威胁特征的威胁等级，包括：

根据所述单数值型特征、非数值型特征和组合型特征分别对应的权重值和重要性系数，计算综合威胁评估数值；

根据所述综合威胁评估数值，确定所述威胁特征的威胁等级。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述计算综合威胁评估数值，包括：

计算所述单数值型特征的权重值与重要性系数的第一乘积；

计算所述非数值型特征的权重值与重要性系数的第二乘积；

计算所述组合型特征的权重值与重要性系数的第三乘积；

计算所述第一乘积、第二乘积与第三乘积之和。

8.一种网络安全威胁定量弹性计算装置，其特征在于，包括：

特征提取模块，用于从原始威胁数据中提取威胁特征，所述威胁特征包括：恶意域名数量、伪造IP来源、仿冒网站的服务范围、漏洞利用位置、攻击流量、攻击持续时间、控制端IP地址数量、控制端平均活跃时间、被攻击的网络实体的域名服务范围、被攻击的网络实体的最大攻击流量中至少一种；

特征分类模块，用于按照所述威胁特征的类型，将所述威胁特征划分为单数值型特征、非数值型特征和组合型特征；

分配模块，用于分别对所述单数值型特征、非数值型特征和组合型特征分配相应的权重值和重要性系数；其中，对所述非数值型特征分配权重值，包括：

按照所述非数值型特征的量化等级，对所述非数值型特征进行量化处理，得到量化后的非数值型特征；

根据所述量化后的非数值型特征及所述量化等级，通过如下所示公式计算所述非数值型特征的权重值；

其中，n_j为非数值型特征j的量化等级，D_j为量化后的非数值型特征j；

等级确定模块，根据所述单数值型特征、非数值型特征和组合型特征分别对应的权重值和重要性系数，确定所述威胁特征的威胁等级；

预警模块，用于根据所述威胁等级，输出预警信息。