一种互联网网络安全系统的异常状态智能分析方法与流程

本发明属于互联网网络安全，具体涉及一种互联网网络安全系统的异常状态智能分析方法。

背景技术：

1、互联网网络安全异常状态分析是指对互联网中的网络安全状况进行监测、评估和分析，以发现和应对网络攻击、病毒感染、系统漏洞等安全威胁的一种活动。

2、目前的传统互联网网络安全系统的异常状态分析方法虽然已经取得了一定的进展，但仍然存在一些缺陷：

3、异常检测方法不够精准：传统的网络安全系统往往依赖于预设的规则和模式来识别异常行为。然而，网络攻击者的手段不断更新，他们会尝试使用新的攻击方式和手段来绕过这些规则。这就导致了传统的网络安全系统可能无法有效地识别新型攻击，从而产生误报或漏报的问题。

4、数据处理能力不足：在实际的网络环境中，数据量巨大，传统的网络安全系统可能无法有效地处理和分析这些数据。这就导致了系统可能无法及时发现异常行为，从而给攻击者提供了可乘之机。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是克服现有的缺陷，提供一种互联网网络安全系统的异常状态智能分析方法，以解决上述背景技术中提出的异常检测方法不够精确和数据处理能力不足等问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种互联网网络安全系统的异常状态智能分析方法，包括：

3、异常检测模块，用于接收网络数据，利用机器学习算法如支持向量机、随机森林、梯度提升机等，以及深度学习技术如卷积神经网络、循环神经网络等，对网络数据进行学习，以识别异常模式；

4、数据处理模块，用于处理大规模的网络数据，采用大数据技术如hadoop、spark等，提高数据处理能力；

5、流数据处理模块，用于实时处理和分析网络流量数据，采用流数据处理技术；

6、适应性增强模块，包括自适应过滤器和机器学习模型的持续训练，用于动态调整检测阈值，适应网络流量的变化，以及使模型能够适应新的攻击方式和网络环境的变化；

7、多模型融合模块，用于结合多种异常检测模型，如将基于统计的方法与基于机器学习的方法相结合，以提高检测的准确性；

8、异常行为综合分析模块，用于综合考虑多个维度和指标，以获得更全面的异常检测结果；

9、数据安全和隐私保护模块，包括隐私保护算法如差分隐私、同态加密等技术，以及数据脱敏技术，用于保护用户隐私，确保数据分析过程不会泄露个人隐私；

10、安全评估和渗透测试模块，用于定期对网络安全系统进行评估，识别潜在的弱点和改进措施，以及模拟黑客攻击，测试网络安全系统的防御能力。

11、优选的，所述异常检测模块中，机器学习算法包括支持向量机、随机森林、梯度提升机等，所述深度学习技术包括卷积神经网络、循环神经网络等。

12、优选的，所述数据处理模块中，大数据技术包括hadoop、spark等。

13、优选的，所述流数据处理模块中，流数据处理技术包括apache kafka、apacheflink等。

14、优选的，所述适应性增强模块中，自适应过滤器为自适应网络流量预测器。

15、优选的，所述多模型融合模块中，多种异常检测模型包括基于统计的方法与基于机器学习的方法。

16、优选的，所述异常行为综合分析模块中，多个维度和指标包括网络流量、用户行为、系统日志等。

17、优选的，所述数据安全和隐私保护模块中，隐私保护算法包括差分隐私、同态加密等技术，所述数据脱敏技术包括对敏感数据进行脱敏处理。

18、优选的，所述安全评估和渗透测试模块中，安全评估包括对网络安全系统进行评估，以识别潜在的弱点和改进措施，所述渗透测试包括模拟黑客攻击，测试网络安全系统的防御能力。

19、优选的，所述互联网网络安全系统增加了一个用户界面的要素，用户界面可以是一个图形用户界面，通过它可以直观地展示系统的工作状态、异常检测的结果，以及允许用户进行系统设置的调整，这个界面能够提高系统的可操作性和用户体验。

20、与现有技术相比，本发明提供了一种互联网网络安全系统的异常状态智能分析方法，具备以下有益效果：

21、1、本发明通过使用先进的检测技术，可以更好地识别和分类异常行为，从而减少误报和漏报的情况，利用机器学习和人工智能技术，可以自动调整检测算法，使其适应不同的网络环境和攻击模式；

22、2、本发明通过采用大数据技术和流数据处理技术，可以有效地处理和分析大规模的网络数据，提高数据处理的速度和效率，通过分布式计算和存储技术，可以实现对大规模数据的快速处理和分析；

23、3、本发明通过自适应过滤器和持续训练机器学习模型，可以使系统更好地适应网络环境的变化和新的攻击方式，利用强化学习等技术，可以使得系统在不断的学习中自我优化和调整；

24、4、本发明通过多模型融合和异常行为综合分析，可以提供更全面的异常检测结果，增加检测的准确性，结合不同的检测手段，可以减少单一方法的局限性，提高检测的全面性和准确性；

25、5、本发明通过采用隐私保护算法和数据脱敏技术，可以在进行分析的同时保护用户隐私，避免数据泄露，利用加密技术，可以保护数据在传输和存储过程中的安全性；

26、6、本发明通过安全评估和渗透测试，可以发现网络系统的潜在弱点，及时调整异常检测策略，提高整个网络的安全性，利用自动化工具和人工分析相结合的方式，可以提高评估和测试的效率和准确性。

27、7、本发明有效地提高异常检测精确度，采用大数据技术和流数据处理技术提高数据处理能力，增强系统的适应性和自学习能力，综合多种检测手段以及强化数据安全和隐私保护的互联网网络安全系统及方法。

技术特征：

1.一种互联网网络安全系统的异常状态智能分析方法，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种互联网网络安全系统的异常状态智能分析方法，其特征在于：所述异常检测模块中，机器学习算法包括支持向量机、随机森林、梯度提升机等，所述深度学习技术包括卷积神经网络、循环神经网络等。

3.根据权利要求1所述的一种互联网网络安全系统的异常状态智能分析方法，其特征在于：所述数据处理模块中，大数据技术包括hadoop、spark等。

4.根据权利要求1所述的一种互联网网络安全系统的异常状态智能分析方法，其特征在于：所述流数据处理模块中，流数据处理技术包括apache kafka、apache flink等。

5.根据权利要求1所述的一种互联网网络安全系统的异常状态智能分析方法，其特征在于：所述适应性增强模块中，自适应过滤器为自适应网络流量预测器。

6.根据权利要求1所述的一种互联网网络安全系统的异常状态智能分析方法，其特征在于：所述多模型融合模块中，多种异常检测模型包括基于统计的方法与基于机器学习的方法。

7.根据权利要求1所述的一种互联网网络安全系统的异常状态智能分析方法，其特征在于：所述异常行为综合分析模块中，多个维度和指标包括网络流量、用户行为、系统日志等。

8.根据权利要求1所述的一种互联网网络安全系统的异常状态智能分析方法，其特征在于：所述数据安全和隐私保护模块中，隐私保护算法包括差分隐私、同态加密等技术，所述数据脱敏技术包括对敏感数据进行脱敏处理。

9.根据权利要求1所述的一种互联网网络安全系统的异常状态智能分析方法，其特征在于：所述安全评估和渗透测试模块中，安全评估包括对网络安全系统进行评估，以识别潜在的弱点和改进措施，所述渗透测试包括模拟黑客攻击，测试网络安全系统的防御能力。

10.根据权利要求1所述的一种互联网网络安全系统的异常状态智能分析方法，其特征在于：所述互联网网络安全系统增加了一个用户界面的要素，用户界面可以是一个图形用户界面，通过它可以直观地展示系统的工作状态、异常检测的结果，以及允许用户进行系统设置的调整，这个界面能够提高系统的可操作性和用户体验。

技术总结本发明公开了一种互联网网络安全系统的异常状态智能分析方法，包括：异常检测模块，用于接收网络数据，利用机器学习算法如支持向量机、随机森林、梯度提升机等，以及深度学习技术如卷积神经网络、循环神经网络等，对网络数据进行学习，以识别异常模式；数据处理模块，用于处理大规模的网络数据，采用大数据技术如Hadoop、Spark等，提高数据处理能力；流数据处理模块，用于实时处理和分析网络流量数据，采用流数据处理技术；本发明通过使用先进的检测技术，可以更好地识别和分类异常行为，从而减少误报和漏报的情况，利用机器学习和人工智能技术，可以自动调整检测算法，使其适应不同的网络环境和攻击模式。技术研发人员：刘长风,张昊,宋方刚受保护的技术使用者：吉林烟草工业有限责任公司技术研发日：技术公布日：2024/7/23