一种基于生成式大模型的网络安全威胁智能识别方法

    公开(公告)号:CN119921976A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202411838074.2

    申请日:2024-12-13

    Abstract: 本发明提供了一种基于生成式大模型的网络安全威胁智能识别方法,属于网络安全技术领域。包括:获取系统需求信息,确定威胁识别目标及系统覆盖范围;采集网络系统数据,网络系统数据包括设备日志信息、网络流量信息及终端行为信息;对网络系统数据进行预处理,得到标准化数据;基于标准化数据选择并训练机器学习模型,得到威胁识别模型;对网络行为进行分析,识别异常行为并进行威胁分类;根据威胁分类结果执行相应的安全防护措施;对异常行为进行人工审核,并针对性制定防护策略;对系统运行状态进行周期性评估,生成安全报告。本发明实现了自动化响应式的对网络安全威胁智能识别,可以在攻击逃避检测的情况下对威胁进行有效检测。

    数字模型的数据采集方法及系统
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119621822A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202411767783.6

    申请日:2024-12-04

    Abstract: 本发明公开了一种数字模型的数据采集方法及系统,涉及数据采集技术领域,包括基于字段唯一性识别冗余字段,确定系统安全告警数据冗余度及阈值;对系统安全告警数据进行预处理,构建预处理后的系统安全告警数据的节点变量特征;基于节点变量特征和系统安全告警数据,构建采集模型。本发明所述方法通过基于字段唯一性识别冗余字段,使用第一范式原则对系统安全告警数据的字段进行解析,不仅提高了冗余识别的精准度,还实现对数据冗余的精确量化,通过对系统安全告警数据进行预处理,提升了系统安全告警数据的质量和一致性,同时通过分布特征函数提取和矩阵化处理,为复杂数据间关系的解析和建模提供了更加全面的特征描述。

    网络平台数据泄露风险评估系统、方法及电子设备

    公开(公告)号:CN119557903A

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202411611348.4

    申请日:2024-11-12

    Abstract: 本申请涉及数据安全技术领域,公开了一种网络平台数据泄露风险评估系统、方法及电子设备,该系统包括数据采集重组模块、泄露评估定位模块和数据保全加密模块。该方法和该电子设备均与该系统对应。本申请,利用数据采集重组模块进行重组,为后续评估提供准确的数据基础;利用泄露评估定位模块进行风险评估与定位,生成保全加密策略;利用数据保全加密模块确保数据安全;实现了网络平台数据泄露风险的全面评估与防护,有效提升网络平台的多源异构数据的处理的效率、提升对网络平台数据泄露风险评估的准确性和实时性与避免出现严重的数据集中泄露风险。

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