一种基于弱监督学习的网络空间测绘方法

    公开(公告)号:CN117093915A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202311179247.X

    申请日:2023-09-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督学习的网络空间测绘方法,包括以下步骤:S1、建立公共网络空间测绘IP地址库,识别已知IP信息;利用自有的基础资源数据,对单位归属较为明确的IP进行信息收集;S2、识别非已知IP地址的IP地址关联信息。本发明中,通过自研的资产识别算法,利用弱监督学习算法提取网站特征,制作高精度资产标签,对互联网资产进行空间测绘,测绘的主要内容包括IP街道级地理位置、行业分类、IP端口服务信息、证书信息、网站特征信息等,以空间测绘地图与矢量地形图相结合的方式,将数据呈现。网络空间测绘地图作为数字化时代实现数字化生产生活和数字化治理的基础设施,对提供网络安全事件监测分析、应急响应、攻击溯源都具有重要意义。

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