一种网络安全防护方法及系统与流程

本发明涉及网络安全，特别是一种网络安全防护方法及系统。

背景技术：

1、现有的网络安全技术主要依赖于静态的防御机制，如固定的防火墙规则和基于签名的入侵检测系统，这些方法在对抗日益复杂和多变的网络攻击，尤其是未知或零日攻击时效果有限。此外，传统安全解决方案通常缺乏高级数据分析和处理能力，难以从大规模网络数据中提取有价值的安全洞察。这导致在实时威胁检测和预测方面的能力受限。同时，这些系统缺乏必要的自适应性，无法根据网络流量和威胁模式的变化动态调整其安全策略和防御措施。

2、传统网络安全方法在处理大量数据时通常效率低下，导致资源消耗大，可能影响整体网络性能。尤其在识别和应对高级持续性威胁(apt)等复杂攻击时，这些方法往往不足够有效，因为这类攻击包含多个阶段和多种攻击手段。此外，现有方案往往需要较高程度的人工参与，无论是在威胁监测还是响应处理上，都增加了运营成本和错误风险。最后，传统安全系统需要定期的手动更新和维护，尤其是签名库和策略规则，增加了额外的维护成本和工作负担。

技术实现思路

1、鉴于现有的网络安全技术在动态性、自适应性、数据分析深度和效率方面存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明所要解决的问题在于如何通过引入更智能和更灵活的技术来克服这些局限，提供更全面和高效的网络安全防护方法。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、第一方面，本发明实施例提供了一种网络安全防护方法，其包括通过在网络的不同节点部署智能采集代理，实时采集多模态数据；使用多模态数据融合算法，将原始数据转换为用于机器学习的标准化格式；采用流式数据处理和动态增量学习算法实时更新威胁识别模型，并通过主动学习和众包安全策略优化学习过程和威胁库；利用区块链技术存储和验证预测模型和安全策略的完整性，并提供不可更改的事件记录链；采用沙箱技术和虚拟网络环境模拟潜在的攻击路径和策略，并监测和分析常规网络行为以辨识异常和潜在威胁；引入自动化响应和修复机制，对检测到的威胁进行即时响应和处理。

5、作为本发明所述网络安全防护方法的一种优选方案，其中：采用流式数据处理和动态增量学习算法实时更新威胁识别模型包括以下步骤：开发多模态流式输入网络，以实时监控和提取具有威胁指示性的安全事件特征；引入动态增量学习算法实时更新威胁识别模型，并根据实时网络负载和数据流变化动态调整学习策略；基于智能合约建立贡献度追踪和奖励分配机制，并利用社区力量持续丰富和完善威胁库；结合生成对抗网络和进化算法，通过对抗性生成新的威胁数据和胁场景以迭代威胁识别模型。

6、作为本发明所述网络安全防护方法的一种优选方案，其中：开发多模态流式输入网络包括通过联合不同数据源进行复合分析，以确定是否存在协调的攻击活动或内部威胁，具体如下：若网络流量分析发现异常数据模式，并且用户行为分析同时指示非典型的访问或使用模式，则触发对设备日志的关联检查以寻找相关系统事件，同时如果认证信息分析揭示异常的登录尝试或权限变更，则全面启动联合关联分析以识别存在潜在的联合攻击或内部威胁；若多模态数据融合结果显示潜在的复杂安全威胁，则系统将自动调整数据采集策略，增加对关键资产的监控频率和深度，同时将此类威胁模式反馈至动态增量学习算法，要求重点关注同类模式的未来活动；若在某一数据源中检测到显著异常，则激活跨数据源的紧急分析模式，快速识别与此通信相关的用户行为和设备事件，如果发现与其他安全事件关联，则立即启动安全响应机制，并将详细情报发送给相应的网络防御团队进行调查；若发现某类安全事件频发，则自动调整多模态流式输入网络的分析参数，更关注此类事件的早期信号，同时使用新发现的威胁特征和行为模式增强动态学习算法，以增强未来的预测和识别能力。

7、作为本发明所述网络安全防护方法的一种优选方案，其中：采用沙箱技术和虚拟网络环境模拟潜在的攻击路径和策略包括以下步骤：结合虚拟化技术和容器化技术构建沙箱环境，并设计环境以模拟不同的网络拓扑、操作系统和应用场景；集成基于生成对抗网络的算法自动生成新的攻击场景，并将新的威胁模式应用于沙箱环境中；通过模拟不同攻击场景对现有安全策略进行压力测试，并实施决策树或场景分析来动态调整策略；通过在沙箱环境中的常规行为分析定位异常，同时集成自动响应和修复机制模拟真实攻击后的反应；将沙箱测试结果反馈至模型和策略更新流程，并定期更新沙箱环境以反映最新的网络安全趋势和威胁；自动生成新的攻击场景的具体公式如下：

8、

9、其中，g表示生成器，d表示判别器，k(d,g)表示生成器和判别器的值函数，表示对于真实数据分布的期望，表示生成器输入的噪声数据分布的期望，x表示真实数据样本，z表示生成器的输入噪声，d(x)表示判别器对真实数据样本x的输出，g(z)表示生成器对噪声输入z的输出，d(g(z))表示判别器对生成器输出的评估。

10、作为本发明所述网络安全防护方法的一种优选方案，其中：通过模拟不同攻击场景对现有安全策略进行压力测试包括以下步骤：定义攻击场景库和评估指标；采用自动化脚本在沙箱环境中模拟攻击场景，并记录系统现有安全策略的响应结果；对每一攻击场景按照其特性设定不同的脚本参数和执行路径，以模拟攻击行为的多样性和复杂性；收集沙箱中系统的响应数据包括日志文件、安全事件报告和防御系统的反馈，并保存系统在不同攻击场景下的性能数据；对保存的性能数据进行处理，分析现有安全策略在不同攻击场景下的表现；使用决策树分析策略执行路径识别问题节点，并根据分析结果优化安全策略。

11、作为本发明所述网络安全防护方法的一种优选方案，其中：根据分析结果优化安全策略包括以下步骤：若攻击检测时间过长，则分析潜在的瓶颈，从硬件资源和策略复杂度方面进行优化，并调整或增加数据采集点以减少数据传输延迟；若攻击阻止效率低，则执行攻击类型判断：若为未知攻击，则调整现有防御模型包括更新签名库和增强行为分析能力；若为已知攻击，则强化边界防御能力包括ips和防火墙，防范同类攻击；若误报率高，则执行误报相关性判断：若误报与某类型数据相关，则调整其数据处理规则以减少噪声；若误报与用户行为分析相关，则调整行为分析算法的阈值以提高识别精确度；若漏报率高，则进行漏洞攻击类型判断：若为漏报已知攻击，则检查安全策略实施是否存在延迟或失效，修复策略执行流程；若为漏报未知攻击，则提高威胁情报的收集与更新速度，快速响应新威胁；对于特定场景下的重复漏报或误报，进行深入分析：若因为存在组合攻击或多阶段攻击导致识别困难，则设计更复杂的场景测试以模拟多阶段攻击的各个步骤；若因为恶意攻击模仿正常行为导致识别困难，则提高异常检测算法的敏感度，对相似行为启用更严格的审查；合并多个场景的分析和调整结果，制定优化计划：若多个场景表现出相似的策略不足之处，则优先考虑通用性的策略调整来覆盖多个弱点；若系统反复在高强度攻击下表现不佳，则重新审查安全策略管理流程和故障恢复规划。

12、作为本发明所述网络安全防护方法的一种优选方案，其中：所述多模态数据包括网络流量、用户行为数据、设备日志、认证信息以及外部威胁情报，所述网络流量的分析公式如下：

13、

14、其中，t表示网络流量综合分析指标，n表示在特定时间段内网络上观察到的数据包总数，pi表示第i个数据包的大小，vi表示第i个数据包的重要性或优先级权重，w表示网络的总带宽，λ表示异常流量检测的权重系数，aj表示第j个时间窗口内的异常流量指标，m表示考虑的时间窗口总数，γ表示网络效率指标的权重系数，e表示网络效率指标，i表示数据包，j表示时间窗口。

15、第二方面，本发明实施例提供了网络安全防护系统，其包括数据采集模块，用于通过在网络的不同节点部署智能采集代理，实时采集多模态数据；融合与预处理模块，用于使用多模态数据融合算法，将原始数据转换为用于机器学习的标准化格式；威胁识别模块，用于采用流式数据处理和动态增量学习算法实时更新威胁识别模型，并通过主动学习和众包安全策略优化学习过程和威胁库；区块链模块，用于利用区块链技术存储和验证预测模型和安全策略的完整性，并提供不可更改的事件记录链；沙箱模拟模块，用于采用沙箱技术和虚拟网络环境模拟潜在的攻击路径和策略，并监测和分析常规网络行为以辨识异常和潜在威胁；修复模块，用于引入自动化响应和修复机制，对检测到的威胁进行即时响应和处理。

16、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的网络安全防护方法的步骤。

17、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的网络安全防护方法的步骤。

18、本发明的有益效果为：本发明通过在关键网络节点部署智能采集代理，结合人工智能优化的网络拓扑分析，能够实现针对性和高效率的数据覆盖，确保关键信息的全面采集；集成的异常检测算法使智能代理能在遭受攻击时自动隔离并保护自身，同时快速向中心报告安全事件；采用流式数据处理和动态增量学习算法，本方案不仅及时更新威胁识别模型，还根据实时网络负载和数据流变化动态调整学习策略；利用沙箱技术和虚拟网络环境模拟潜在攻击路径和策略，为安全策略的验证和优化提供了实验平台；利用沙箱技术和虚拟网络环境模拟潜在攻击路径和策略，为安全策略的验证和优化提供了实验平台。