CN119449496A 基于ai的敏感信息系统安全态势智能监测方法 （浙江久婵物联科技有限公司）

基于AI的敏感信息系统安全态势智能监测本发明涉及敏感信息系统安全监测技术领现了对敏感信息系统安全态势的智能实时监测2通过对网络层的网络运行状态信息进行监测，得到吞吐平滑值、延通过对用户层的用户行为状态信息进行监测，得到行为影响值，由此通过对外界层的外界环境状态信息进行监测，得到漏洞波动值和攻提取一段时间内不同单位时间段的安全值，作为一段时间的安全值数若捕捉到安全异常信号，则分别调取一段时间内不同单位为一段时间的安全状态参数数据，根据一段时间的安全状态参数数据确定对应的趋势系获取吞吐量波形曲线出现的所有拐点，并计算拐点的曲率值从单位时间段内随机选取n2个监测时间点，并由此获取对应监测时间时间点的流量总量标定为异常状态，计算n2个监测时间点中被标定为异常状态的占比值，捕捉单位时间段内用户层对应的用户行为状态信息，用户行为状态信息包括离开时3访问路径偏离值是指将用户当前访问路径序列与历史常规访问路径序列通过序列匹登录偏离值是指将用户当前登录行为特征与历史特征模式通过机器学习模型计算得将用户的行为影响值与预设的行为影响阈值进行比较分析，当用户的分别统计一级权限、二级权限和三级权限中被判定为异常状态的捕捉单位时间段内外界层对应的漏洞数量数据，并从基于最大漏洞数量、最中漏洞数量、最小漏洞数量和参考漏洞数捕捉单位时间段内外界层对应的攻击数据，并从攻击数据统计单位时间段内国外恶意攻击ip数量和且η7<η8。通过提取单位时间段内安全状态参数中的网络运行评估值δ1、用户行为评估值δ2和外4界环境评估值δ3的数值进行归一化处理，依据公式得γ2和γ3分别表示为预设的比例因子。10.根据权利要求1所述的基于AI的敏感信息系统安全态势智能监测方法，其特征在将网络运行趋势系数代入异常网络运行趋势对照区间进行比较分5[0002]随着信息化进程的加速，各行业敏感信息系统已成为企段时间的安全值数据确定安全趋势系数，并将安全趋势系数与安全趋势阈值进行比较分若捕捉到安全异常信号，则分别调取一段时间内不同单位时间段的安全状态参6wy2；的流量总量，并将对应各监测时间点下的流量总量与设定的流量总量阈值进行比较分析，访问路径偏离值是指将用户当前访问路径序列与历史常规访问路径序列通过序登录偏离值是指将用户当前登录行为特征与历史特征模式通过机器学习模型计7统计单位时间段内国外恶意攻击ip数量和且η7<η8。γ2和γ3分别表示为预设的比例因子。89并计算j个拐点的曲率值，并将j个拐点的曲率值进行均值计算分析，依据公式：j表示各拐点的曲率值；捕捉单位时间段内网络层对应的延迟，并将其进行标准差计算，依据公式：的流量总量，并将对应各监测时间点下的流量总量与设定的流量总量阈值进行比较分析，访问路径偏离值指的是用户在系统中访问的资源路径与其历史常规访问路径的偏离程度，具体求解为：获取用户当前访问路径序列Pcurrent以及历史常规访问路径序列Pnormal，并将用户当前访问路径序列PcLLa)kdmzn依据公式得统计单位时间段内两个类别中ip地址的数量，得到国外对单位时间段内两个类别的攻击频率进行计算，具体计算公式为：,分别得到国外攻击频率Fforeign和国内攻击频率Fdome