基于贝叶斯网络的威胁情报自动化推理监控方法

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基于贝叶斯网络的威胁情报自动化推理监控方法
申请号:CN202511508042
申请日期:2025-10-22
公开号:CN120979848A
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
基于贝叶斯网络的威胁情报自动化推理监控方法,涉及网络安全领域。解决了现有的网络安全防护技术存在攻击检测不及时、误报率高、缺乏动态自适应能力等问题。所述方法包括采集网络流量数据,并进行预处理以及提取特征信息;构建并编译神经网络模型,并进行训练,生成用于识别恶意流量的分类模型及对应的标签编码器;将实时网络流量输入训练好的分类模型中进行自动化分类,得到正常流量与异常流量的判定结果,并分别写入白名单文件和黑名单文件;对实时网络流量进行抓包监控,并结合白名单文件与黑名单明见的结果动态触发防火墙策略,对恶意IP地址实施自动阻断;构建贝叶斯网络模型文件;实现对攻击链的自动化推理和安全态势监控。
技术关键词
网络流量数据 贝叶斯网络模型 白名单文件 监控方法 态势监控 神经网络模型 防火墙策略 异常流量 标签编码器 网络安全防护技术 计算机存储介质 动态 速率 处理器 有效性 网络节点 网络结构 计算机设备 日志