本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)安全智能監(jiān)控方案設(shè)計(jì)，具體涉及一種網(wǎng)絡(luò)安全智能監(jiān)控方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題日益嚴(yán)峻?，F(xiàn)有技術(shù)中的網(wǎng)絡(luò)安全智能監(jiān)控方案存在一些未解決的技術(shù)問(wèn)題。例如，在面對(duì)復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)攻擊時(shí)，現(xiàn)有的監(jiān)控方案往往存在誤報(bào)率較高的情況。這是由于單一的特征匹配或者簡(jiǎn)單的規(guī)則引擎難以準(zhǔn)確區(qū)分正常網(wǎng)絡(luò)行為和新型攻擊行為，尤其是對(duì)于經(jīng)過(guò)加密或者偽裝的攻擊流量，容易將其誤判為正常流量或者錯(cuò)誤地判定為已知類型的攻擊。同時(shí)，在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，監(jiān)控系統(tǒng)的處理效率較低，難以實(shí)時(shí)對(duì)海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析處理，導(dǎo)致監(jiān)控存在滯后性，無(wú)法及時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全威脅做出響應(yīng)。另外，現(xiàn)有的監(jiān)控方案缺乏自適應(yīng)能力，不能根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化(如網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的改變、新的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的出現(xiàn)等)及時(shí)調(diào)整監(jiān)控策略，從而影響監(jiān)控的準(zhǔn)確性和有效性。

2、因此，現(xiàn)有技術(shù)還有待進(jìn)一步發(fā)展。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于克服上述技術(shù)不足，提供一種網(wǎng)絡(luò)安全智能監(jiān)控方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備，以解決現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題。

2、為達(dá)到上述技術(shù)目的，根據(jù)本發(fā)明的第一方面，本發(fā)明提供了一種網(wǎng)絡(luò)安全智能監(jiān)控方法，包括：

3、s1、數(shù)據(jù)采集步驟：從網(wǎng)絡(luò)中的多個(gè)數(shù)據(jù)源采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)源包括網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、服務(wù)器和終端設(shè)備，采集的數(shù)據(jù)包括網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序日志數(shù)據(jù)；

4、s2、數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟：對(duì)采集到的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、格式統(tǒng)一和特征提取，其中特征提取包括基于深度學(xué)習(xí)算法提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的深層特征；

5、s3、行為分析步驟：采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的行為分析模型對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行行為分析，所述行為分析模型通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包含正常網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)和已知類型的異常網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)，行為分析模型能夠識(shí)別正常網(wǎng)絡(luò)行為和異常網(wǎng)絡(luò)行為，并確定異常網(wǎng)絡(luò)行為的類型；

6、s4、實(shí)時(shí)監(jiān)控與決策步驟：實(shí)時(shí)監(jiān)控分析結(jié)果，當(dāng)判定為異常網(wǎng)絡(luò)行為時(shí)，根據(jù)異常行為的類型和嚴(yán)重程度，結(jié)合預(yù)定義的策略進(jìn)行決策，決策結(jié)果包括報(bào)警、阻斷連接或者調(diào)整網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)權(quán)限；

7、s5、自適應(yīng)調(diào)整步驟：持續(xù)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化自動(dòng)調(diào)整行為分析模型的參數(shù)或者更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

8、具體的，在所述行為分析步驟中，所述基于機(jī)器學(xué)習(xí)的行為分析模型為集成學(xué)習(xí)模型，由多個(gè)不同的基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)模型組合而成，每個(gè)基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行不同角度的分析，綜合各基礎(chǔ)模型的結(jié)果以提高行為分析的準(zhǔn)確性。

9、具體的，在所述數(shù)據(jù)采集步驟中，所述網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的采集是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)嗅探技術(shù)或者流量鏡像技術(shù)實(shí)現(xiàn)的。

10、具體的，在所述數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟中，所述特征提取包括提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的時(shí)序特征、包頭特征和協(xié)議特征。

11、具體的，在所述實(shí)時(shí)監(jiān)控與決策步驟中，所述報(bào)警信息包含詳細(xì)的異常網(wǎng)絡(luò)行為特征、相關(guān)的源ip地址和目的ip地址以及可疑時(shí)間戳。

12、具體的，在所述實(shí)時(shí)監(jiān)控與決策步驟中，所述報(bào)警方式包括聲音報(bào)警、郵件報(bào)警和短信報(bào)警中的至少一種。

13、具體的，在所述自適應(yīng)調(diào)整步驟中，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，通過(guò)采集新環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)作為新的訓(xùn)練樣本，對(duì)行為分析模型的參數(shù)進(jìn)行微調(diào)或者重新訓(xùn)練模型的一部分結(jié)構(gòu)，從而更新行為分析模型。

14、具體的，在所述行為分析步驟中，所述異常網(wǎng)絡(luò)行為的類型包括網(wǎng)絡(luò)攻擊行為、惡意軟件活動(dòng)行為和異常的用戶訪問(wèn)行為。

15、根據(jù)本發(fā)明的第二方面，提供一種網(wǎng)絡(luò)安全智能監(jiān)控系統(tǒng)，包括：

16、數(shù)據(jù)采集模塊：用于從網(wǎng)絡(luò)中的多個(gè)數(shù)據(jù)源采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)源包括但不限于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、服務(wù)器和終端設(shè)備，采集的數(shù)據(jù)包括網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序日志數(shù)據(jù)；

17、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：用于對(duì)采集到的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、格式統(tǒng)一和特征提取，其中特征提取包括基于深度學(xué)習(xí)算法提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的深層特征；

18、行為分析模塊：用于采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的行為分析模型對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行行為分析，所述行為分析模型通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包含正常網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)和多種已知類型的異常網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)，行為分析模型能夠識(shí)別正常網(wǎng)絡(luò)行為和異常網(wǎng)絡(luò)行為，并確定異常網(wǎng)絡(luò)行為的類型；

19、實(shí)時(shí)監(jiān)控與決策模塊：用于實(shí)時(shí)監(jiān)控分析結(jié)果，當(dāng)判定為異常網(wǎng)絡(luò)行為時(shí)，根據(jù)異常行為的類型和嚴(yán)重程度，結(jié)合預(yù)定義的策略進(jìn)行決策，決策結(jié)果包括報(bào)警、阻斷連接或者調(diào)整網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)權(quán)限；

20、自適應(yīng)調(diào)整模塊：用于持續(xù)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化自動(dòng)調(diào)整行為分析模型的參數(shù)或者更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，以提高監(jiān)控系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。

21、根據(jù)本發(fā)明的第三方面，提供一種電子設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器；以及處理器，所述存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀指令，所述計(jì)算機(jī)可讀指令被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的網(wǎng)絡(luò)安全智能監(jiān)控方法。

22、有益效果：

23、1.有效降低誤報(bào)率

24、本發(fā)明通過(guò)從多個(gè)數(shù)據(jù)源(網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、服務(wù)器和終端設(shè)備)全面采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，并采用基于深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行特征提取，能夠挖掘出網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的深層特征。結(jié)合集成學(xué)習(xí)模型，由多個(gè)不同的基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)模型從不同角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，綜合各模型結(jié)果，充分考慮了數(shù)據(jù)的多種特征和潛在模式，使得對(duì)網(wǎng)絡(luò)行為的分析更加全面和深入。這種多特征融合與深度分析的方式能夠更準(zhǔn)確地區(qū)分正常網(wǎng)絡(luò)行為和異常網(wǎng)絡(luò)行為，尤其是對(duì)于新型攻擊行為和經(jīng)過(guò)加密或偽裝的攻擊流量，有效降低了誤報(bào)率，避免將正常流量錯(cuò)誤判定為異?；蚍粗?。本發(fā)明在對(duì)異常網(wǎng)絡(luò)行為類型的判斷上，不僅關(guān)注網(wǎng)絡(luò)攻擊行為，還涵蓋了惡意軟件活動(dòng)行為和異常的用戶訪問(wèn)行為等多種類型，并對(duì)每種類型進(jìn)行了細(xì)致的劃分和準(zhǔn)確識(shí)別。這種多維度的行為分析體系能夠更精準(zhǔn)地定位和識(shí)別異常情況，提高了行為分析的準(zhǔn)確性，進(jìn)一步降低了誤報(bào)率。

25、2.顯著提升處理效率

26、本發(fā)明的監(jiān)控方案采用集成化的處理流程，從數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理到行為分析、實(shí)時(shí)監(jiān)控與決策以及自適應(yīng)調(diào)整，各個(gè)環(huán)節(jié)緊密協(xié)同、高效運(yùn)作。數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟中的格式統(tǒng)一和特征提取操作能夠優(yōu)化數(shù)據(jù)格式，為后續(xù)的分析提供高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；集成學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用提高了行為分析的速度和準(zhǔn)確性；實(shí)時(shí)監(jiān)控與決策模塊能夠快速響應(yīng)異常情況，避免了傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)中常見(jiàn)的滯后性問(wèn)題，使得監(jiān)控系統(tǒng)能夠在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下實(shí)時(shí)對(duì)海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析處理。本發(fā)明的系統(tǒng)具備自適應(yīng)能力，能夠持續(xù)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化并自動(dòng)調(diào)整行為分析模型的參數(shù)或更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。這種動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制使得模型能夠快速適應(yīng)新的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、技術(shù)變革和攻擊手段的變化，無(wú)需人工頻繁干預(yù)即可保持最佳性能，進(jìn)一步提升了監(jiān)控系統(tǒng)的處理效率和適應(yīng)能力。

27、3.增強(qiáng)監(jiān)控的自適應(yīng)能力

28、本發(fā)明提供的自適應(yīng)調(diào)整模塊能夠?qū)崟r(shí)捕捉網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的各種變化，如新增網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)調(diào)整等。通過(guò)對(duì)新環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)采集和分析，確保監(jiān)控系統(tǒng)始終關(guān)注到最新的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)，為及時(shí)做出準(zhǔn)確的決策提供了基礎(chǔ)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變化時(shí)，系統(tǒng)采用增量學(xué)習(xí)和模型調(diào)整策略，能夠快速微調(diào)行為分析模型的參數(shù)或重新訓(xùn)練模型的一部分結(jié)構(gòu)，使模型能夠迅速適應(yīng)新環(huán)境的挑戰(zhàn)。這種動(dòng)態(tài)優(yōu)化能力確保了監(jiān)控系統(tǒng)在不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下都能保持高度的自適應(yīng)性和有效性，為用戶提供持續(xù)的、可靠的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)。

29、4.豐富且靈活的報(bào)警與決策機(jī)制

30、本發(fā)明在報(bào)警信息的生成方面，包含了詳細(xì)的異常網(wǎng)絡(luò)行為特征、源ip地址和目的ip地址以及可疑時(shí)間戳等關(guān)鍵信息，為管理員提供了全面且準(zhǔn)確的異常情況描述。這種豐富的報(bào)警信息有助于管理員快速定位和理解安全事件，縮短故障響應(yīng)時(shí)間。本發(fā)明支持多種報(bào)警方式，如聲音報(bào)警、郵件報(bào)警和短信報(bào)警等，管理員可以根據(jù)實(shí)際需求和場(chǎng)景靈活選擇報(bào)警方式，確保在面對(duì)不同級(jí)別的安全事件時(shí)能夠及時(shí)接收到報(bào)警信息并采取相應(yīng)的措施。這種靈活性增強(qiáng)了監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)用性，提高了網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)急響應(yīng)的效率。

31、綜上所述，本發(fā)明的網(wǎng)絡(luò)安全智能監(jiān)控方案在降低誤報(bào)率、提升處理效率、增強(qiáng)自適應(yīng)能力以及豐富報(bào)警與決策機(jī)制等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，能夠?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域提供更可靠、高效的監(jiān)控解決方案。