一种基于网络流量数据的安全分析方法

本发明公开了一种基于网络流量数据的安全分析方法，包括以下步骤：S1.对于目标网络实体，构建数字孪生模型；S2.在数字孪生模型中，按照给定的网络攻击程序，模拟进行网络攻击；S3.采集数字孪生模型的网络流量数据，并监控网络异常信息，进行网络安全分析，得到网络风险等级，并利用网络流量数据和网络风险等级构建数据样本，形成样本数据集；S4.通过BP神经网络构建网络风险等级预测模型，并利用样本数据集对网络风险等级预测模型进行训练，得到训练好的网络风险等级预测模型；S5.在目标网络实体运行过程中，采集目标网络实体的网络流量数据，预测网络风险等级。本发明能够基于数字孪生的方式，进行网络攻击带来的安全风险实测，且不会对真实网络实体的运行产生影响。