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一种网络安全挂图作战可视化监测方法 

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申请/专利权人:国家电网有限公司信息通信分公司

摘要:本发明涉及网络通信技术领域,具体涉及一种网络安全挂图作战可视化监测方法,通过获取待监测网络的各个网络设备的历史网络数据和当前网络数据,构造网络图结构;根据网络图结构中的各个节点以及各个节点之间的连接边,构造网络图结构中的每个节点对应的子网络图结构;根据子网络图结构,确定网络图结构中的每个节点对应每个子网络图结构的各个同层级节点,进而确定网络图结构中的各个连接边的第二边权值;根据网络图结构中各个节点的节点值以及各个连接边的第二边权值,确定待监测网络的各个网络设备的工作状态。本发明通过构造准确的网络图结构,有效提高了网络安全监测结果的准确性。

主权项:1.一种网络安全挂图作战可视化监测方法,其特征在于,包括以下步骤:获取待监测网络的各个网络设备的历史网络数据和当前网络数据,所述历史网络数据和当前网络数据均包括至少两个维度的网络数据;对各个网络设备的历史网络数据中每个维度的网络数据进行聚类,确定每个维度的网络数据所对应的信息表征能力值、各个维度中的目标维度以及至少两个历史网络数据类别;根据每个网络设备的当前网络数据与每个历史网络数据类别中各个历史网络数据的相似程度、每个网络设备的每个历史网络数据与每个历史网络数据类别中的历史网络数据对应每个目标维度的网络数据的相似情况、各个网络设备的历史网络数据以及每个目标维度的网络数据所对应的信息表征能力值,构造网络图结构,所述网络图结构中包括各个节点、各个节点的节点值、各个节点之间的连接边以及各个连接边的第一边权值;根据网络图结构中的各个节点以及各个节点之间的连接边,构造网络图结构中的每个节点对应的子网络图结构,并根据所述子网络图结构,确定网络图结构中的每个节点对应每个子网络图结构的各个同层级节点;根据网络图结构中的每个节点及其对应的各个同层级节点的节点值之间的差异,确定网络图结构中的每个节点对应每个子网络图结构的边权调整值,利用所述边权调整值对网络图结构中的各个连接边的第一边权值进行修正,得到网络图结构中的各个连接边的第二边权值;根据网络图结构中各个节点的节点值以及各个连接边的第二边权值,确定待监测网络的各个网络设备的工作状态;构造网络图结构,包括:将每个网络设备确定为网络图结构中的一个节点,并根据各个网络设备的历史网络数据中的数据信息,确定网络图结构中的各个节点之间的连接边;根据每个历史网络数据类别中各个历史网络数据的分布,确定每个历史网络数据类别的类别中心,并根据每个网络设备的当前网络数据与每个历史网络数据类别的类别中心的相似程度,确定网络图结构中的各个节点的节点值;根据各个网络设备的历史网络数据,确定任意存在交互的两个网络设备的交互的历史网络数据的数量;根据任意存在交互的两个网络设备的交互的历史网络数据与其所位于的历史网络数据类别的类别中心对应每个目标第一维度的网络数据的相似程度,确定任意存在交互的两个网络设备对应每个目标第一维度的相似指标值;根据任意存在交互的两个网络设备的交互的历史网络数据的数量、任意存在交互的两个网络设备对应每个目标第一维度的相似指标值以及每个目标维度的网络数据所对应的信息表征能力值,确定网络图结构中的各个连接边的第一边权值;构造网络图结构中的每个节点对应的子网络图结构,包括:将网络图结构中的任意一个节点确定为目标节点,根据网络图结构中的各个节点以及各个节点之间的连接边,确定目标节点所在的主路以及主路对应的各个支路,所述支路的两端连接主路上的位于目标节点两端的两个节点;将目标节点所在的主路以及主路对应的各个支路,确定为目标节点对应的子网络图结构;确定网络图结构中的每个节点对应每个子网络图结构的各个同层级节点,包括:根据目标节点所在的主路中的目标节点的每个上层级的连接边的第一边权值,确定目标节点所在的主路中对应目标节点的累计加权第一边权值;目标节点所在的主路中的目标节点的每个上层级是指主路中目标节点的前一个节点的层级;根据目标节点所在的主路对应的每个支路中的每个节点的每个上层级的连接边的第一边权值,确定目标节点所在的主路对应的每个支路中对应每个节点的累计加权第一边权值;根据目标节点所在的主路中的节点的数量和目标节点所在的主路对应的每个支路中的节点的数量的差异,确定目标节点所在的主路与目标节点所在的主路对应的每个支路之间的相似性指标;根据目标节点所在的主路中对应目标节点的累计加权第一边权值、目标节点所在的主路对应的每个支路中对应每个节点的累计加权第一边权值、目标节点所在的主路与目标节点所在的主路对应的每个支路之间的相似性指标,以及目标节点的节点值与目标节点所在的主路对应的每个支路中每个节点的节点值的差异,确定目标节点与目标节点所在的主路对应的每个支路中的每个节点之间的同层级指标值;将目标节点与目标节点所在的主路对应的每个支路中每个节点之间的同层级指标值与设定同层级指标阈值进行比较,将大于设定同层级指标阈值的同层级指标值所对应的支路中的节点,确定为目标节点对应每个子网络图结构的同层级节点;确定每个维度的网络数据所对应的信息表征能力值、各个维度中的目标维度以及至少两个历史网络数据类别,包括:确定各个网络设备的历史网络数据对应每个维度的网络数据的数据向量,并根据每个维度的网络数据的数据向量之间的余弦相似度,对各个网络设备的历史网络数据对应每个维度的网络数据的数据向量进行密度聚类,得到每个维度对应的各个聚类簇;根据每个维度对应的各个聚类簇的个数以及每个聚类簇中的数据向量之间的余弦相似度,确定每个维度的网络数据所对应的信息表征能力值;将每个维度的网络数据所对应的信息表征能力值与设定信息表征能力阈值进行比较,并将大于设定信息表征能力阈值的信息表征能力值对应的维度确定为目标维度;根据每个目标维度对应的聚类簇,对各个网络设备的历史网络数据进行对应分组,得到每个目标维度对应的历史网络数据组,并根据各个目标维度对应的历史网络数据组的交叉情况,对各个网络设备的历史网络数据进行分类,从而得到至少两个历史网络数据类别;每条历史网络数据均包含有多维度的网络数据,则对应的获取所有目标维度的分组结果的交集,根据该交集确定各个网络设备的所有历史网络数据的最终的分类结果,从而得到多个历史网络数据类别。

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