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摘要：本发明涉及信息安全技术领域，且公开了一种信息安全风险发现系统，包括多维采集模块、风险分析模块和安全管理模块。该系统通过多维采集模块采集数据集，风险分析模块计算生成特征数据组，快速识别异常访问行为，根据特征数据组复制生成模拟代码，再结合审计数据集进行渗透测试，计算生成渗透指数，主动预测渗透程度，推理攻击目标，主动预测风险防御能力强，风险分析模块计算生成风险指数，数字化评估系统中是否存在未知来源的异常代码和恶意攻击访问行为，增强系统识别的适应性，安全管理模块判断生成保护指令，针对性实施安全管理措施，加密保护信息更精准高效。

主权项：1.一种信息安全风险发现系统，其特征在于，包括：多维采集模块、风险分析模块和安全管理模块；所述多维采集模块包括操作监控单元、扫描审计单元和威胁特征单元；所述操作监控单元通过网络连接监控软件采集操作数据集，并通过网络传输至风险分析模块；所述操作数据集包括监控软件捕捉用户访问信息时的所有行为数据，所述操作数据集表达式为，表示用户访问信息时的行为性质，行为性质包括单次访问和多次重复访问，表示用户单次访问信息的时长，至依次对应用户每次访问信息时的行为性质和时长；所述扫描审计单元通过网络连接漏洞扫描工具采集审计数据集，并通过网络传输至风险分析模块；所述审计数据集包括漏洞扫描工具扫描到的所有系统安全漏洞数据，所述审计数据集表达式为，表示扫描到的系统安全漏洞的类别，系统安全漏洞的类别包括缺失的补丁程序、SQL注入、跨站脚本攻击XSS、配置错误和弱密码，表示扫描到的系统安全漏洞的规模数量，至依次对应漏洞扫描工具扫描到的所有系统安全漏洞的类别和规模数量；所述威胁特征单元通过网络连接大数据平台采集威胁数据集，并通过网络传输至风险分析模块；所述威胁数据集包括大数据平台采用大数据分析技术收集到的所有恶意攻击威胁信息安全的特征数据，所述威胁数据集表达式为，至依次对应每种恶意攻击威胁信息安全的代码特征和行为特征；所述多维采集模块通过网络连接风险分析模块；所述风险分析模块包括特征识别单元、渗透测试单元和风险评估单元；所述特征识别单元根据操作数据集、审计数据集和威胁数据集，计算生成特征数据组，并通过网络传输至渗透测试单元；其中，所述特征数据组的计算公式如下： ；保留操作数据集中部分的数据，记为； ；公式中，表示特征数据组，是根据操作数据集计算得到的所有用户访问信息时的平均时长，是根据操作数据集中每个用户访问信息的时长减去平均时长，识别统计出的已超时访问的用户行为数据，表示审计数据集中系统安全漏洞数据与威胁数据集中恶意攻击威胁特征数据的交集部分，识别统计出具有潜在攻击威胁的安全漏洞特征，表示操作数据集中已超时访问的用户行为数据与威胁数据集中恶意攻击威胁特征数据的交集部分，识别统计出具有潜在攻击威胁的用户行为特征，表示具有潜在攻击威胁的安全漏洞特征和用户行为特征的并集部分；所述渗透测试单元根据特征数据组和审计数据集进行渗透测试，计算生成渗透指数，并通过网络传输至风险评估单元；所述风险评估单元根据特征数据组和渗透指数，计算生成风险指数；所述风险分析模块通过网络连接安全管理模块；所述安全管理模块根据特征数据组、渗透指数和风险指数，判断识别出恶意攻击威胁信息安全的代码或访问行为，生成对应的保护指令后连接安全管理工具或加密保护工具，针对性实施安全管理措施。

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