一种网络安全态势对比分析方法、装置、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN114154145B

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202111389457.2

    申请日:2021-11-22

    Inventor: 鲍青波 周晓阳

    Abstract: 本公开涉及一种网络安全态势对比分析方法、装置、电子设备及存储介质,首先,获取目标时间段内的安全数据信息;其中,安全数据信息包括区域标识、时间段和事件类型;基于时间段,获取每个事件类别对应的权重;然后,通过预设公式基于区域总数、事件类型个数、每个事件类别对应的权重、每个区域对应的每个事件的数量在所有区域中的排名值进行计算,得到每个区域标识对应的横向态势对比指标值。可见,本公开实施例通过获取每个区域标识对应的横向态势对比指标值,可以得到区域间的态势状况的威胁对比情况,对评价多区域联合的网络安全态势中的威胁指数、风险指数等态势指数具有定量评价意义,提高了多区域联合的网络安全态势的对比分析的效果。

    异常访问行为检测方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN113535823B

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202110842412.X

    申请日:2021-07-26

    Abstract: 本申请公开了一种异常访问行为检测方法、装置及电子设备,其中,该方法包括:从获取的历史访问请求中提取时间标识和属性信息,并基于时间标识和属性信息,构建能够唯一标识访问行为的访问信息;基于时间标识对访问信息进行排序,以形成第一序列;通过滑动时间窗口从第一序列中截取包含多个访问信息的第一片段;对第一片段中多个访问信息的属性信息进行分析,以识别多个访问信息所标识的访问行为中的同类访问行为,并确定同类访问行为的数量;在同类访问行为的数量大于第一阈值的情况下,确定同类访问行为为异常访问行为。该方法能够准确检测一定时间范围内反复出现的异常访问行为。

    一种识别内网潜在威胁业务账号的方法及装置

    公开(公告)号:CN113326507B

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202110598305.7

    申请日:2021-05-31

    Abstract: 本发明提供一种识别内网潜在威胁业务账号的方法及装置,所述方法包括:确定待测业务账号登录内网的业务资源系统的登录行为日志;基于所述待测业务账号的登录行为日志确定每个所述待测业务账号的登录行为时间序列;确定每个所述待测业务账号的登录行为时间序列的周期,并基于所述周期对所述待测业务账号的登录行为时间序列进行划分,以得到每个所述待测业务账号的子行为时间序列;计算所述待测业务账号的子行为时间序列间的相似度;基于所述相似度及相似度阈值确定所述待测业务账号是否为潜在威胁业务账号。本发明的方法能够快速有效,且准确地识别出内网中潜在威胁业务账号。

    一种网络安全态势对比分析方法、装置、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN114154145A

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN202111389457.2

    申请日:2021-11-22

    Inventor: 鲍青波 周晓阳

    Abstract: 本公开涉及一种网络安全态势对比分析方法、装置、电子设备及存储介质,首先,获取目标时间段内的安全数据信息;其中,安全数据信息包括区域标识、时间段和事件类型;基于时间段,获取每个事件类别对应的权重;然后,通过预设公式基于区域总数、事件类型个数、每个事件类别对应的权重、每个区域对应的每个事件的数量在所有区域中的排名值进行计算,得到每个区域标识对应的横向态势对比指标值。可见,本公开实施例通过获取每个区域标识对应的横向态势对比指标值,可以得到区域间的态势状况的威胁对比情况,对评价多区域联合的网络安全态势中的威胁指数、风险指数等态势指数具有定量评价意义,提高了多区域联合的网络安全态势的对比分析的效果。

    异常访问行为检测方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN113535823A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202110842412.X

    申请日:2021-07-26

    Abstract: 本申请公开了一种异常访问行为检测方法、装置及电子设备,其中,该方法包括:从获取的历史访问请求中提取时间标识和属性信息,并基于时间标识和属性信息,构建能够唯一标识访问行为的访问信息;基于时间标识对访问信息进行排序,以形成第一序列;通过滑动时间窗口从第一序列中截取包含多个访问信息的第一片段;对第一片段中多个访问信息的属性信息进行分析,以识别多个访问信息所标识的访问行为中的同类访问行为,并确定同类访问行为的数量;在同类访问行为的数量大于第一阈值的情况下,确定同类访问行为为异常访问行为。该方法能够准确检测一定时间范围内反复出现的异常访问行为。

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