网络安全态势感知与智能响应系统的制作方法

本发明涉及网络安全，尤其涉及网络安全态势感知与智能响应系统。

背景技术：

1、网络安全态势感知(networ ksecuritysituationawareness)，是指在大规模网络环境中，对能够引起网络态势发生变化的安全要素进行获取、理解、显示，并据此预测未来的网络安全趋势。网络安全态势感知的基础是数据来源，核心是数据分析。目前，网络安全态势感知仅能基于单一的数据源对网络对象进行安全态势感知，比如说，日志数据或网络流数据，从而导致得到的网络安全态势感知结果不准确。

2、现有技术中，在对网络安全事件的响应通常需要人工进行，这使得响应时间较长，无法较为快速的应对网络安全时间，为此我们提出网络安全态势感知与智能响应系统来解决上述提出的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中的上述问题，而提出的网络安全态势感知与智能响应系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、网络安全态势感知与智能响应系统，包括机器人学习模型；

4、其中，所述机器人学习模型包括数据预处理、模型选择、模型训练和模型评估，所述数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、特征缩放和特征选择等。

5、优选地，所述模型选择包括经验误差与过拟合、评估方法、性能度量、比较检验、偏差与方差。

6、优选地，所述模型训练包括数据准备、模型选择、参数初始化、损失函数定义、优化算法选择和迭代训练。

7、优选地，所述模型评估包括测试集评估、准确性、精确度和召回率。

8、与现有技术相比，本发明提供了网络安全态势感知与智能响应系统，具备以下有益效果：

9、1、提高安全性：系统通过机器学习模型对网络安全态势进行实时感知和智能响应，能够更快速地发现潜在的安全威胁，并及时采取相应的防御措施，从而显著提高网络的安全性。

10、2、自动化决策：机器学习模型能够在大量数据中自动提取关键信息，并根据历史数据和当前态势进行智能分析和决策，减少人工干预的需求，提高响应速度和准确性。

11、3、适应性强：系统能够不断学习和适应网络攻击模式的变化，通过更新模型参数和优化算法，提高对不同类型攻击的识别能力，保持长期的防御有效性。

12、4、数据驱动：系统基于大量网络流量和用户行为数据进行分析，通过数据预处理和特征提取，能够更准确地识别异常行为和潜在威胁，提高安全分析的准确性。

13、5、可扩展性：系统可以集成不同类型的机器学习算法和模型，根据实际需求进行灵活配置和扩展，满足不同场景下的安全需求。

14、6、持续改进：通过持续的模型训练和评估，系统能够不断优化和改进自身的性能，提高安全态势感知和智能响应的准确性和效率。

技术特征：

1.网络安全态势感知与智能响应系统，其特征在于，包括机器人学习模型；

2.根据权利要求1所述的网络安全态势感知与智能响应系统，其特征在于，所述模型选择包括经验误差与过拟合、评估方法、性能度量、比较检验、偏差与方差。

3.根据权利要求1所述的网络安全态势感知与智能响应系统，其特征在于，所述模型训练包括数据准备、模型选择、参数初始化、损失函数定义、优化算法选择和迭代训练。

4.根据权利要求1所述的网络安全态势感知与智能响应系统，其特征在于，所述模型评估包括测试集评估、准确性、精确度和召回率。

技术总结本发明公开了网络安全态势感知与智能响应系统，属于网络安全技术领域。本发明通过设置机器人学习模型，从而对现有技术中，在对网络安全事件的响应通常需要人工进行，这使得响应时间较长，无法较为快速的应对网络安全时间的问题，从而可以提高安全性，系统通过机器学习模型对网络安全态势进行实时感知和智能响应，能够更快速地发现潜在的安全威胁，并及时采取相应的防御措施，从而显著提高网络的安全性。技术研发人员：高原受保护的技术使用者：高原技术研发日：技术公布日：2024/7/23