基于视频识别的网络态势评估方法、装置、设备及存储介质与流程

本技术实施例涉及网络安全，具体而言，涉及一种基于视频识别的网络态势评估方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、视频跟踪识别是当下的一个热门领域，视频跟踪识别可以在当下的多种业务场景中发挥作用，例如监控录像识别，动画识别等视频跟踪识别任务。现有技术中，视频跟踪识别的视频来源往往是通过网络进行获取，网络视频的安全性需要得到保障，并且视频跟踪识别技术也通常运用于网络业务，网络视频来自网络空间的多个角落，并应用于多种不同的网络业务，在进行网络视频跟踪识别时，需要对整体网络的安全态势进行一个有效的评估和掌握。现有技术中对网络安全态势进行评估时一般是在网络受到攻击时，根据对网络攻击进行分析，进而评估网络安全的态势，在进行视频跟踪识别的相关任务时，也并没有关注任务所在的网络的整体安全性。

2、现有技术中对网络安全态势的评估较为被动，并且无法在视频跟踪识别任务进行时保障整体网络的安全性。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种基于视频识别的网络态势评估方法、装置、设备及存储介质，旨在实现视频跟踪识别任务执行时的整体网络安全态势评估。

2、本技术实施例第一方面提供一种基于视频识别的网络态势评估方法，所述方法包括：

3、将网络视频数据输入视频识别网络中；

4、通过所述视频识别网络，对所述网络视频数据进行特征识别，得到视频识别结果数据；

5、将所述视频识别结果数据输入网络安全态势评估网络中，得到网络安全态势评估结果。

6、可选地，在将网络视频数据输入视频识别网络中之前，所述方法还包括：

7、将所述网络视频数据输入所述网络安全态势评估网络中；

8、通过所述网络安全态势评估网络，对所述网络视频数据进行风险识别，得到风险识别后的网络视频数据。

9、可选地，所述通过所述视频识别网络，对所述网络视频数据进行特征识别，得到视频识别结果数据，包括：

10、对所述网络视频数据进行核函数和密度函数计算，确定所述网络视频数据中的多个物体的识别窗口，得到核密度计算后的网络视频数据；

11、对所述核密度计算后的网络视频数据进行梯度计算，确定所述识别窗口的窗口轨迹；

12、根据所述网络视频数据中的多个识别窗口与所述识别窗口的窗口轨迹，对所述网络视频中的物体进行特征识别，得到视频识别结果数据。

13、可选地，所述将所述视频识别结果数据输入网络安全态势评估网络中，得到网络安全态势评估结果，包括：

14、通过所述网络安全态势评估网络，确定所述视频识别结果数据的相关业务网络；

15、根据所述相关业务网络的网络特征，确定所述业务相关网络的网络安全态势评估要素的相关指标；

16、对所述网络安全态势评估要素进行分析，得到所述网络安全态势评估结果。

17、可选地，所述网络安全态势评估要素包括：漏洞评估、攻击风险评估、资产与工作任务评估。

18、可选地，所述对所述网络安全态势评估要素进行分析，得到所述网络安全态势评估结果，包括：

19、通过指标量化算法，对所述网络安全态势评估要素进行量化计算，得到所述网络安全态势评估要素的指标量化值；

20、通过层次分析方法，确定所述网络安全态势评估要素中每个评估要素的指标权重；

21、根据所述网络安全态势评估要素的指标量化值与所述指标权重，确定整体网络的网络安全指数；

22、根据所述网络安全指数，确定所述网络安全态势评估结果。

23、可选地，所述方法还包括：

24、通过所述网络安全态势评估网络，确定所述视频识别结果数据对所述视频识别结果数据的相关业务的提升程度；

25、当所述相关业务的提升程度为负时，确定所述视频识别结果数据对应的视频网页；

26、对所述视频网页进行数据拦截。

27、本技术实施例第二方面提供一种基于视频识别的网络态势评估装置，所述装置包括：

28、视频数据输入模块，用于将网络视频数据输入视频识别网络中；

29、视频识别模块，用于通过所述视频识别网络，对所述网络视频数据进行特征识别，得到视频识别结果数据；

30、网络安全态势评估模块，用于将所述视频识别结果数据输入网络安全态势评估网络中，得到网络安全态势评估结果。

31、可选地，在将网络视频数据输入视频识别网络中之前，所述方法还包括：

32、将所述网络视频数据输入所述网络安全态势评估网络中；

33、通过所述网络安全态势评估网络，对所述网络视频数据进行风险识别，得到风险识别后的网络视频数据。

34、可选地，所述视频识别模块包括：

35、核密度计算子模块，用于对所述网络视频数据进行核函数和密度函数计算，确定所述网络视频数据中的多个物体的识别窗口，得到核密度计算后的网络视频数据；

36、梯度计算子模块，用于对所述核密度计算后的网络视频数据进行梯度计算，确定所述识别窗口的窗口轨迹；

37、识别结果获得子模块，用于根据所述网络视频数据中的多个识别窗口与所述识别窗口的窗口轨迹，对所述网络视频中的物体进行特征识别，得到视频识别结果数据。

38、可选地，所述网络安全态势评估模块包括：

39、相关业务网络确定子模块，用于通过所述网络安全态势评估网络，确定所述视频识别结果数据的相关业务网络；

40、相关指标确定子模块，用于根据所述相关业务网络的网络特征，确定所述业务相关网络的网络安全态势评估要素的相关指标；

41、评估结果获得子模块，用于对所述网络安全态势评估要素进行分析，得到所述网络安全态势评估结果。

42、可选地，所述网络安全态势评估要素包括：漏洞评估、攻击风险评估、资产与工作任务评估。

43、可选地，所述对评估结果获得子模块包括：

44、指标量化子模块，用于通过指标量化算法，对所述网络安全态势评估要素进行量化计算，得到所述网络安全态势评估要素的指标量化值；

45、层次分析子模块，用于通过层次分析方法，确定所述网络安全态势评估要素中每个评估要素的指标权重；

46、网络安全指数确定子模块，用于根据所述网络安全态势评估要素的指标量化值与所述指标权重，确定整体网络的网络安全指数；

47、安全态势评估结果获得子模块，用于根据所述网络安全指数，确定所述网络安全态势评估结果。

48、可选地，所述装置还包括：

49、业务提升确定子模块，用于通过所述网络安全态势评估网络，确定所述视频识别结果数据对所述视频识别结果数据的相关业务的提升程度；

50、视频网页确定子模块，用于当所述相关业务的提升程度为负时，确定所述视频识别结果数据对应的视频网页；

51、数据拦截子模块，用于对所述视频网页进行数据拦截。

52、本技术实施例第三方面提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如本技术第一方面所述的方法中的步骤。

53、本技术实施例第四方面提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现本技术第一方面所述的方法的步骤。

54、采用本技术提供的基于视频识别的网络态势评估方法，将网络视频数据输入视频识别网络中；通过所述视频识别网络，对所述网络视频数据进行特征识别，得到视频识别结果数据；将所述视频识别结果数据输入网络安全态势评估网络中，得到网络安全态势评估结果。上述方法中通过视频识别网络执行网络视频的跟踪识别任务，可以有效保证视频跟踪识别任务的准确性，通过网络安全态势评估网络接收视频识别结果数据，结合视频识别结果数据，对视频跟踪识别任务所在的整体网络环境进行网络安全态势评估，得到网络安全态势评估结果，可以在网络视频跟踪识别任务中有效的掌握整体的网络安全态势，从网络安全方面保证了视频跟踪识别任务的稳定进行。