CN119420546A 一种大数据网络安全防护方法及系统 （芜湖沃森云科技有限公司）

本发明提供一种大数据网络安全防护方法用户操作状况三个方面对用户行为状况进行全2获取多个历史日期中，与当前时间周期的开始时刻相同的历史时根据多个历史时间周期的历史用户流量使用数据和所述用户流量使用数据根据多个历史时间周期的历史用户登陆信息和所述用户登陆信息根据多个历史时间周期的历史用户操作信息和所述用户操作信息根据所述用户流量异常系数、所述用户登陆异常系数和所述用户对所述用户流量使用数据和当前时间周期中的时刻进行拟合，获根据所述用户流量使用数据导函数，确定当前时间周期中多个时对所述基准用户流量使用数据和时间周期中的时刻进行拟合，获得根据所述基准用户流量使用数据导函数，确定时间周期中多个根据所述用户流量使用数据、所述用户流量使用变化率、所述基准3根据所述常用网络协议、所述常用登陆时间和所述常用登陆IP地址根据所述实时网络协议、所述实时登陆时间和所述实时登陆IP地址为当前时间周期的第i次登陆的实时网络协议，为当前时间周期的第i次登陆的实Np为常用网络协议，为常用登陆向量，Lri为当前时4p为当前Oc1j=Ot1，j为当前时间周nr,-Oc2，j为当前时间周Ot2，j为当前时间周m为当前时间周期的5历史信息收集模块，用于获取多个历史日期中，与当前时间确定流量异常系数模块，用于根据多个历史时间周期的确定登陆异常系数模块，用于根据多个历史时间周期的历史用户登陆确定操作异常系数模块，用于根据多个历史时间周期的历史用户操作确定行为异常系数模块，用于根据所述用户流量异常系数、所安全防护措施判断模块，用于根据所述用户行为异常系数，6[0003]CN111680312A公开了一种基于大数据和区块链的信息处理方法及网络安全云服[0005]公开于本申请背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本申请的一般背景技术的理7[0013]根据所述用户流量异常系数、所述用户登陆异常系数和别从用户流量使用量异常状况和用户流量使用变化趋势异常状况两个方面对用户流量使8[0030]图1示例性地示出根据本发明实施例的大数据网络安全防护方法的流程示意图，9据多个历史日期中的历史时间周期的历史用户流量使用数据，确定基准用户流量使用数描述时间周期中的基准用户流量使用数据随时间推移而变化的基准用户流量使用数据函间周期内用户流量使用数据总量与基准用户流量使用数据总量的差值和预设流量差值阈率与基准用户流量使用变化率的符号相同，表示当前时间周期的第i个时刻的用户流量使第i个时刻的用户流量使用变化趋势与时间周期的第i个时刻的基准用户流量使用变化趋势不相同，第i个时刻的用户流量使用变化趋势可能存在异常，条件函数的值为1；根据时间周期的时刻的数量进行求和平均，表示当表示根据用户流量使用量和用户流量使用变化流量使用量异常状况和用户流量使用变化趋势异常状况两个方面对用户流量使用状况进出现次数最多的IP地址确定为常用登陆IP地址，对多个历史周期的登陆次数进行求和平式(2)确定当前时间周期的用户登陆异常系数Acu前时间周期的第i次登陆的实时登陆IP地址，Npi为当前时间周期的第i次登陆的实时网络[0073]根据本发明的一个实施例，为当前时间周期的第i次登陆的实时登风险的可能更大；为根据第i次登陆的实时登陆时间、实时登表示根据用户登陆次数异常状况和用户登录状态异常状况，所述第一操作类型识别结果、所述第二操作对象识别结果和所述第二操作类型识别结果，和β2为预设权值，Oc1,j为当前时间周期ot1jOc2,j为当前时ea-Ot2,j为当前时m为当前时间操作的操作对象和操作类型均不属于常用范围，第j次操作存在安全风险的可能性较大；Oc2,j+Ot2,j为当前时间周期的第j次操作的第二操作对象识别结果与第二操作类型识别结操作类型是否属于常用范围以及合法范围两个方面，对用户操作的异常状况进行全面评[0100]图2示例性地示出根据本发明实施例的大数据网