[发明专利]一种风险池动态监测方法、系统、设备和可读存储介质

说明书

本发明公开了一种风险池动态监测方法、系统、设备和可读存储介质，方法包括构造动态风险池，形成动态风险池指标向量X；依据动态风险池指标向量X获得比对数据集和观测数据集，构建比对数据集和观测数据集之间的距离成本函数，并依据成本函数计算数据偏移量；动态风险池指标向量X随时间变化发生变化后，对观测数据集进行更新形成更新后的观测数据集，依据比对数据集和更新后的观测数据集之间的距离成本函数计算数据偏移量，通过计算多次数据偏移量的平均值与数据集偏移的容忍程度极限值进行比对，得出风险池是可控或不可控的结论，能够对风险池的安全性进行动态监测。

技术领域

本发明属于信息安全领域，具体属于一种风险池动态监测方法、系统、设备和可读存储介质。

背景技术

如今，智能终端和网络已经成为现代生活的重要组成部分，所有的娱乐、经济和通信方面都离不开计算机网络。影响计算机系统的安全性，涉及诸多因素，把这些因素组合起来，就构成了影响计算机系统安全性的风险池，这些元素就可以成为整个风险池中的风险指标。而且，这些风险指标会随着时间的变化而变化，不会静止不变。然而，现有技术中并不存在对于风险池进行安全性监测的装置或方法，导致风险池的安全性未知，不能有效对风险池进行风险判断。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种风险池动态监测方法、系统、设备和可读存储介质，能够对风险池的安全性进行动态监测。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种风险池动态监测方法，包括以下过程，构造动态风险池，形成动态风险池指标向量X；依据动态风险池指标向量X获得比对数据集和观测数据集，构建比对数据集和观测数据集之间的距离成本函数，并依据距离成本函数计算数据偏移量；动态风险池指标向量X随时间变化发生变化后，对观测数据集进行更新形成更新后的观测数据集，依据比对数据集和更新后的观测数据集之间的距离成本函数计算数据偏移量，通过计算多次数据偏移量的平均值与数据集偏移的容忍程度极限值进行比对，得出风险池是可控或不可控的结论。

优选的，具体包括以下步骤：

步骤1，对每个原始风险指标x_i进行求解，得出每个原始风险指标x_i中子元素的方差，对方差进行排序并求和，把方差和与总方差和比值大于预设数值的原始风险指标x_i纳入，构成动态风险池指标向量X；

步骤2，依据动态风险池指标向量X确定比对数据集H₀和观测数据集H₁，确定比对数据集H₀和观测数据集H₁的样本均值和协方差矩阵，构造出比对数据集和观测数据集之间的距离成本函数；

步骤3，动态风险池指标向量X随时间变化发生变化后，对观测数据集进行更新形成更新后的观测数据集H₁，对更新后的观测数据集H₁重新确定样本均值和协方差矩阵，比对数据集H₀保持不变，重新构造成本函数；

步骤4，时间宽度目标值为T，当前时间值为t，当tT时，重复步骤3；当t＝T时，计算满足时间宽度目标值T时的数据偏移量的平均值ARL；

步骤5，比较数据偏移量的平均值ARL和数据集偏移的容忍程度A₀，当ARL≤A₀时，表示观测数据集的偏移量在容忍程度范围内，判断风险池X是可控的；当ARL＞A₀时，表示观测数据集的偏移量超过了容忍程度，判断风险池X是不可控的。

进一步的，所述动态风险池指标向量X表示为X＝(x₁,x₂,…,x_i,…,x_n)，其中，x_i为风险池指标向量X中的第i个风险指标，n为风险池X包含的风险指标个数；