[发明专利]基于深度学习的网络安全可视化仪表盘生成方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的网络安全可视化仪表盘生成方法，其特征在于，包含以下步骤：

获取若干网络安全相关的仪表盘图片；

对若干仪表盘图片进行标注；

对若干仪表盘图片进行预处理；

通过标注好的若干仪表盘图片对搭建好的深度学习模型进行训练；

向训练好的深度学习模型导入网络安全数据；

深度学习模型输出多个备选的仪表盘图片；

在用户从多个备选的仪表盘图片中确定了最终的仪表盘图片后生成调色盘供用户对选中的仪表盘图片进行颜色设置。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的网络安全可视化仪表盘生成方法，其特征在于，

所述对若干仪表盘图片进行标注的具体方法为：

针对每张仪表盘图片标注图表类型、图表标题、图表尺寸、图表位置和取色信息。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的网络安全可视化仪表盘生成方法，其特征在于，

所述对若干仪表盘图片进行预处理的具体方法为：

将仪表盘图片的留白部分填充与图片对比度高的颜色。

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的网络安全可视化仪表盘生成方法，其特征在于，深度学习模型为Faster-RNN网络模型。

5.根据权利要求1所述的基于深度学习的网络安全可视化仪表盘生成方法，其特征在于，网络安全数据包含LAP型数据库、OLTP型数据库、API数据源和数据文件。

6.根据权利要求1所述的基于深度学习的网络安全可视化仪表盘生成方法，其特征在于，

所述深度学习模型输出多个备选的仪表盘图片的具体方法为：

深度学习模型根据输入的网络安全数据对每个仪表盘图片进行评分，并输出评分的前n的仪表盘图片输出作为备选的仪表盘图片。

7.根据权利要求1所述的基于深度学习的网络安全可视化仪表盘生成方法，其特征在于，

在所述深度学习模型输出多个备选的仪表盘图片之后，所述基于深度学习的网络安全可视化仪表盘生成方法还包含：

通过相似性检验，将深度学习模型输出的多个备选的仪表盘图片中的高度相似的仪表盘图片删除。

8.根据权利要求1所述的基于深度学习的网络安全可视化仪表盘生成方法，其特征在于，生成的调色盘包含推荐色调色盘和全色调色盘。

9.根据权利要求8所述的基于深度学习的网络安全可视化仪表盘生成方法，其特征在于，

生成推荐色调色盘的具体方法为：

从最终的仪表盘图片中提取主色；

从最终的仪表盘图片中提取辅助色；

根据提取出的主色和辅助色生成推荐色调色盘。

10.根据权利要求1所述的基于深度学习的网络安全可视化仪表盘生成方法，其特征在于，

获取的若干网络安全相关的仪表盘图片包含计算机生成的图片和手绘草图。