一种基于Bert的网络安全检测单兵系统的制作方法

本发明涉及网络安全检测领域，具体为一种基于bert的网络安全检测单兵系统。

背景技术：

1、bert(双向编码器表示器)是由google提出的一种新型自然语言处理模型，采用双向编码器结构和自注意力机制，能够在理解文本上下文关系上表现出色，bert在多个自然语言处理任务中取得了显著的成果。随着互联网的快速发展，网络攻击的手段和方式也在不断演变。

2、现有技术中，在公告号为cn117375891a的基于网络空间资产探测的网络安全单兵系统，该申请涉及网络安全技术领域，旨在构建电力信息资产指纹库，打造基于插件式的漏洞测试框架，实现自动化的漏洞检测，能够提升公司网络安全队伍漏洞挖掘和隐患排查的能力水平，提高漏洞挖掘人员的工作效率，增强漏洞发现的全面性和规范性，可用于支撑公司网络安全隐患排查和实战攻防工作，也可在公司开展的信息安全检查、信息安全督察工作中发挥重要作用。同时，建立公司网络安全情报共享知识库，为红蓝队队员提供交流平台，提升网络安全队员实战能力。

3、目前，常见的网络安全检测手段包括入侵检测系统、防火墙、反病毒软件等。它们通过比对网络流量和用户行为与已知攻击模式的特征，来识别潜在的安全威胁。此外，一些系统还运用简单的异常检测技术，基于网络行为的统计模型来识别异常行为。这些方法在检测传统类型的网络攻击，如病毒、蠕虫和基本的拒绝服务攻击等方面表现良好。这些方法在应对已知威胁时效果较好，但在面对新型攻击和复杂威胁时往往表现不佳。尤其是基于规则的检测方法，难以适应不断变化的攻击模式。因此，设计一种能够捕捉数据中的复杂模式和隐藏关系，从而提高检测的准确性和效率的基于bert的网络安全检测单兵系统是很有必要的。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于bert的网络安全检测单兵系统，具备能够捕捉数据中的复杂模式和隐藏关系，从而提高检测的准确性和效率的优点，解决了上述背景技术中的问题。

3、(二)技术方案

4、为实现上述能够捕捉数据中的复杂模式和隐藏关系，从而提高检测的准确性和效率的目的，本发明提供如下技术方案：一种基于bert的网络安全检测单兵系统，包括动态特征提取模块、多层级检测模块、实时适应模块、智能响应模块和行为分析模块；

5、所述动态特征模块利用bert模型动态地提取网络流量和日志的特征，捕捉复杂的语义和时序模式；

6、所述多层级检测模块用于对提取的特征进行多层级的威胁检测，利用轻量级模型进行初步筛选，再由深度模型进行分析；

7、所述实时适应模块用于监控实时网络流量和日志，动态调整检测模型和参数，利用联邦学习和在线学习技术，使系统能够在不停止运行的情况下更新模型，适应新出现的威胁；

8、所述智能响应模块用于根据检测结果生成警告并自动采取相应措施；

9、所述行为分析模块用于深入分析检测到的威胁行为，追踪攻击源，提供攻击路径和行为模式分析；

10、优选的，所述动态特征模块包括数据嵌入模块、时序模式提取模块和自注意力机制模块，所述数据嵌入模块用于将原始网络流量数据和日志数据转换为模型可以处理的嵌入表示；所述时序模式提取模块用于提取网络流量和日志中的时序模式，捕捉数据的时间依赖性和顺序关系；所述自注意力机制模块利用自注意力机制对数据进行全局依赖关系建模，识别特征和关系。

11、采用上述方案进一步的，利用bert的嵌入层将原始数据转换为高维向量，捕捉数据的语义和上下文信息；捕捉数据的时间依赖性和顺序关系，通过时序卷积网络模型实现。

12、优选的，所述多层级检测模块包括初步筛选模块和深度分析模块；所述初步筛选模块用于快速筛选网络流量和日志数据，识别异常和潜在威胁，过滤掉正常的背景流量，利用轻量级的机器学习模型或规则引擎进行初步检测，快速识别和标记可疑数据；所述深度分析模块用于对初步筛选模块标记的可疑数据进行分析，识别复杂和隐藏的攻击模式，利用深度学习模型进行深入分析，提取特征和模式。

13、优选的，所述实时适应模块包括联邦学习模块、在线学习模块和自适应参数调节模块；所述联邦学习模块用于在不集中数据的前提下，利用分布式机器学习技术对模型进行协同训练和更新；所述在线学习模块用于在实时流数据的基础上动态更新模型，持续学习新数据中的模式和特征；所述自适应参数调节模块用于根据实时检测情况和反馈，动态调整模型的参数和阈值。

14、采用上述方案进一步的，各个节点共享模型参数而不是数据，保障数据隐私的同时不断优化和更新检测模型，提升系统对新型威胁的适应能力；使模型在运行过程中能够不断更新和改进，迅速适应新的攻击手法和环境变化，保持检测能力的前沿性；通过自动调节检测参数，确保系统在不同网络环境和负载下都能保持高效和准确的威胁检测，减少误报和漏报。

15、优选的，所述智能响应模块包括自动化响应模块和智能决策模块；所述自动化响应模块用于自动执行预定义的响应措施；所述智能决策模块利用机器学习和强化学习技术，根据检测到的威胁和当前的网络态势，动态生成响应策略。

16、采用上述方案进一步的，如隔离受感染的设备、阻断恶意流量、修改防火墙规则，在检测到威胁后，迅速采取行动，减少威胁的影响和扩散，保证网络安全的即时性和有效性；根据检测到的威胁和当前的网络态势，动态生成最佳响应策略，在面对复杂和多变的威胁时，提供优化的响应措施，提高响应的效率和效果，减少人为决策的错误和延迟。

17、优选的，所述行为分析模块包括攻击行为识别模块和攻击路径分析模块；所述攻击行为识别模块通过分析网络流量和日志数据，识别和分类不同类型的攻击行为；所述攻击路径分析模块用于追踪和分析攻击者在网络中的活动路径，绘制攻击路径图，展示攻击者的行动步骤和目标。

18、所述攻击路径分析模块用于追踪和分析攻击者在网络中的活动路径，绘制攻击路径图，展示攻击者的行动步骤和目标

19、采用上述方案进一步的，识别和分类不同类型的攻击行为，如ddos、sql注入、网络钓鱼，利用机器学习和模式识别技术，对检测到的异常行为进行分类和识别，帮助安全团队快速了解当前的威胁类型和特点；通过行为链分析和图神经网络，深入了解攻击者的行动策略和目的，提供对攻击源和攻击路径的可视化展示，帮助制定有效的防御和响应策略。

20、一种基于bert的网络安全检测单兵方法，包括以下步骤：

21、s1：从各种网络设备和日志系统中收集网络流量数据和日志数据，对数据进行标注，标识出正常流量和异常流量；

22、s2：利用bert模型将文本数据转换为嵌入向量，捕捉文本的语义信息，结合bert嵌入和时间序列特征，提取多维特征，形成特征向量；

23、s3：将提取的特征向量输入到机器学习模型中进行训练，使用标注数据进行监督学习；

24、s4：在网络环境中部署训练好的模型，实时监控网络流量和日志数据，利用训练好的模型对实时数据进行分析和检测，识别潜在的安全威胁和异常行为；

25、s5：对检测到的威胁行为通过行为分析和图神经网络进行深入分析，识别攻击模式和路径，绘制攻击路线图；

26、s6：利用在线学习和联邦学习，实时更新和优化检测模型，在不同网络节点间共享模型参数和更新。

27、优选的，所述s2进一步包括从时间序列数据中提取特征，将文本嵌入和时间序列特征进行拼接，形成一个综合的特征向量，计算文本和时间序列特征之间的交互特征，捕捉两者之前潜在的关系，使用注意力机制计算两个特征之间的相关性，并生成一个加权特征向量，文本嵌入向量：t＝[t1,t2,...,tm]，时间序列特征向量：s＝[s1,s2,...,sn]，相似度得分使用点积计算，公式如下：

28、

29、其中，eij表示文本嵌入ti和时间序列特征sj之间的相似度，tik和sjk分别表示ti和sj的第k个元素，ti表示第i个文本嵌入的向量，维度为d；sj表示第j个时间序列特征向量，维度为d；

30、使用softmax函数对相似度得分进行归一化，得到注意力权重，计算公式如下：

31、

32、其中，αij表示时间序列特征sj对文本嵌入ti的重要性权重，eij表示文本嵌入ti和时间序列特征向量sj之间的相似度，eik表示文本嵌入向量ti和时间序列特征向量sk之间的相似度；

33、利用注意力权重对时间序列特征向量进行加权求和，得到加权特征向量，计算公式如下：

34、

35、其中，ii是与ti对应的加权特征向量，维度为d；

36、将生成的加权特征向量ii与文本嵌入向量ti进行结合形成最终的交互特征向量，公式如下：

37、fi＝[ti；ii]

38、其中，fi表示最终的交互特征向量，ii表示加权求和得到的与ti对应的加权特征向量，[ti；ii]表示将ti和ii拼接在一起，形成一个新的特征向量，维度为2d。

39、优选的，所述s4进一步包括通过网络流量分析器实时采集网络流量数据，使用实时数据处理框架管理和处理实时数据流，将实时数据按时间窗口或固定大小进行分批处理，将训练好的模型部署在边缘设备、服务器或云端，使用容器化技术进行管理和扩展，对每批实时数据进行模型推理，计算特征向量，并通过模型检测潜在威胁和异常行为，利用局部离群因子算法检测异常数据点。

40、采用上述方案进一步的，所述s4进一步包括通过网络流量分析器实时采集网络流量数据，使用实时数据处理框架管理和处理实时数据流，将实时数据按时间窗口或固定大小进行分批处理，以便模型进行批量分析，将训练好的模型部署在边缘设备、服务器或云端，使用容器化技术进行管理和扩展，对每批实时数据进行模型推理，计算特征向量，并通过模型检测潜在威胁和异常行为，利用局部离群因子算法检测异常数据点，根据检测结果识别特定的攻击模式，如ddos攻击、数据泄露、恶意软件传播等，通过在线学习算法动态更新模型，适应新的威胁和攻击模式，定期重新训练模型，纳入最新的威胁情报和历史数据，保持模型的准确性和有效性。

41、优选的，将系统中的实体作为图中的节点，将它们之间的交互作为图中的边，为每个节点和边生成特征向量，使用gcn捕捉节点及其邻居的特征，通过图卷积操作提取每个节点的嵌入向量，使用gat引入注意力机制，动态调整邻居节点的权重，将节点嵌入向量结合起来，生成整个图的嵌入表示，对图嵌入进行聚类，识别相似的行为模式，检测潜在的攻击群体，使用异常检测算法识别异常节点和边，标记潜在的威胁行为，分析异常节点和边的特征，识别攻击模式，追踪攻击者的活动路径，识别从初始入侵点到目标的攻击路径。

42、(三)有益效果

43、与现有技术相比，本发明提供一种基于bert的网络安全检测单兵系统，具备以下有益效果：

44、本发明通过在网络环境中部署训练好的模型，实时监控网络流量和日志数据，利用训练好的模型对实时数据进行分析和检测，识别潜在的安全威胁和异常行为；通过对检测到的威胁行为通过行为分析和图神经网络进行深入分析，识别攻击模式和路径，绘制攻击路线图，能够捕捉数据中的复杂模式和隐藏关系，从而提高网络安全检测的准确性和效率。