[发明专利]一种移动网络风险脆弱性的评估方法及装置

说明书

本申请提供了一种移动网络风险脆弱性的评估方法及装置。本申请提供的方法包括，遍历待评估移动网络，获取待评估移动网络的基本信息数据；将基本信息数据与预设的对比数据库进行对比，获取初始处理数据；对比数据库根据历史信息数据以及专家历史测定结果建立；将初始处理数据输入预先训练好的第一评估模型中，获取第一评估结果；初始处理数据输入预先训练好的第二评估模型中，获取第二评估结果；第二评估模型包括初始处理数据以及评估结果的对应关系；根据初始处理数据、第一评估结果以及第二评估结果，确定评估结果。本申请实施例采用对比数据库，在移动网络风险评估的过程中引入主观因素，使得评估过程更具有针对性。

技术领域

本申请涉及风险的评估技术领域，特别涉及一种移动网络风险脆弱性的评估方法及装置。

背景技术

随着无人移动技术的快速发展，网络中无人移动平台类型和无人移动平台数量不断增加，无人移动平台功能也不断多样化。无人移动平台的变化，使得无人移动平台网络层次逐渐增多，网络架构日益复杂，也随之出现了以移动网络为代表的新型复杂网络。移动网络芯片具有集成度高以及空间复杂环境的特征，因此，移动网络所面临的信息安全风险也较高，例如硬件故障、软件故障、网络攻击等信息安全事件层出不穷。为了有效预防信息安全事件，需要对移动网络的风险脆弱性，即移动网络发生信息安全事故的可能性及影响进行评估，然后根据移动网络的风险脆弱性对移动网络进行加固。风险脆弱性评估作为信息安全领域内识别和分析风险的有效方法，在各个网络系统中得到了广泛应用。风险评估中主要涉及资产、威胁和脆弱性等基本要素。每个要素都有各自的属性，资产的属性是资产的价值；威胁的属性可以是威胁主体、影响对象和出现频率等；脆弱性的属性是资产弱点的严重程度等。

目前已有的有关移动网络风险脆弱性的评估方法包括专家评估方法，此方法依靠专家经验对移动网络脆弱性进行判断。专家评估方法能够有针对性地评估目的系统，直接提供推荐的保护措施和结构框架等。而该方法过于依赖专家的人为判断，会存在一定的主观因素。

为了解决现有移动网络风险脆弱性的评估方法中主观因素过强的因素，研究人员提出了多种解决方法，类似的包括基于模糊神经网络进行移动网络脆弱性的评估方法，或者基于混沌粒子群优化BP神经网络的移动网络风险脆弱性的评估方法。但是这些改进方法都仅使用了智能神经网络，在已知信息较少的情况下，完全不考虑主观因素，未能给出合理地有针对性的评估结果。

基于此，目前亟需一种移动网络风险脆弱性的评估方法，用于现有技术中评估方法主观因素与客观因素完全相割裂的问题。

发明内容

本申请提供了一种移动网络风险脆弱性的评估方法及装置，可用于解决现有技术中评估方法主观因素与客观因素完全相割裂的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种移动网络风险脆弱性的评估方法，所述方法包括：

遍历待评估移动网络，获取所述待评估移动网络的基本信息数据；所述基本信息数据包括资产数据、风险数据、脆弱性数据以及防御措施数据；

将所述基本信息数据与预设的对比数据库进行对比，获取初始处理数据；所述对比数据库包括基本信息数据以及初始处理数据的对应关系；所述对比数据库根据历史信息数据以及专家历史测定结果建立；所述初始处理数据反映待评估移动网络的初始评估结果；其中，所述资产数据对应为初始资产处理数据，所述风险数据对应为初始风险处理数据，所述脆弱性数据对应为初始脆弱性处理数据，所述防御措施数据对应为初始防御措施处理数据；

将所述初始风险处理数据输入预先训练好的第一评估模型中，获取第一评估结果；所述第一评估模型包括初始处理数据以及评估结果的对应关系；

将所述初始脆弱性处理数据以及所述初始防御措施处理数据输入预先训练好的第二评估模型中，获取第二评估结果；所述第二评估模型包括初始处理数据以及评估结果的对应关系；

根据所述初始处理数据、所述第一评估结果以及所述第二评估结果，确定评估结果。