[发明专利]一种基于大数据安全精确分析与应用的方法

权利要求书

1.一种基于大数据安全精确分析与应用的方法，包括大数据构架、数据预处理模块、数据告警处理模块、复审模块和人机交互模块，其特征在于：所述大数据构架采用多元兼容平台并利用计算引擎进行数据处理，所述数据预处理模块包括数据接入模块、问题预处理模块和数据整合模块，所述数据告警处理模块包括算法组件模块、过滤筛选模块和训练模型模块，所述人机交互模块、大数据构架、数据预处理模块、数据告警处理模块和复审模块依次连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据安全精确分析与应用的方法，其特征在于：所述数据接入模块、问题预处理模块和数据整合模块依次连接，所述问题预处理模块包括威胁情报预警、漏洞情报预警和资产情报预警。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据安全精确分析与应用的方法，其特征在于：所述算法组件模块包括主流算法模块和拓展算法模块。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据安全精确分析与应用的方法，其特征在于：所述训练模型模块采用TensorFlow模型。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据安全精确分析与应用的方法，其特征在于：所述计算引擎采用spark计算引擎。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据安全精确分析与应用的方法，其特征在于：所述人机交互模块包括基础平台模块和功能平台模块，所述基础平台模块包括建模引导模块和建模辅助模块，所述功能平台模块包括模型数据平台、数据资产平台、结果可视化平台、数据资源平台、业务建模平台、案例示范平台、自定义组件平台和系统管理平台。

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据安全精确分析与应用的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、大数据构架通过探针与各个平台的数据接入模块连接，在接入数据的同时对数据进行筛选，对问题数据进行整合并提交至数据告警处理模块；

步骤2、通过采用合适的主流算法对初步筛选的问题数据进行进一步的过滤筛选，当遇到没有合适的算法时，采用拓展算法模块自行构建算法，然后再对初步筛选的问题数据进行进一步的过滤筛选，并构建TensorFlow模型进行深度学习；

步骤3、将二级筛选过得数据进行复审模块复审，复审模块包括其他模型算法复审和人工复审；

步骤4、将复审模块后的信息通过结果可视化平台进行展示。