[发明专利]一种基于语义网的安全数据语义分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于语义网的安全数据语义分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

对设定的目标系统进行监控和数据采集，获取系统分析所需的安全数据；

对采集获得的安全数据进行预处理，得到预处理数据；

根据预处理数据，对其进行语义化处理，并生成得到数据语义图；

根据数据语义图，对其进行数据分析操作，得出数据分析结果；

根据数据分析结果，对其进行可视化展示；

所述的对采集获得的安全数据进行预处理，得到预处理数据，这一步骤具体包括：

对采集获得的安全数据进行特征属性提取；

构建基础的本体模型；

对安全数据进行分类，得到安全概念类数据和数值属性类数据，即预处理数据；

所述的根据预处理数据，对其进行语义化处理，并生成得到数据语义图，这一步骤包括：

对预处理数据进行概念实例化处理，完成本体模型的建立；

通过Notation3语言和RDF框架对安全本体原始模型进行描述，生成得到数据语义图；

所述的概念实例化处理包括安全概念类实例化处理和数值属性类实例化处理；

所述的数值属性类实例化处理包括：

判断安全概念类对应的实例集是否有下一个数值属性类数据中未实例化的实例个体，若是，则获取对应安全概念类关联的数值属性集，初始化实例个体待实例化的数值属性集，并执行下一步骤；

当实例个体的数值属性集中还有未被实例化的数值属性，则从本体模型中获得指定名称的数值属性类，然后从数据库中的概念类数据表中，获得数值属性对应列的数据值，并以实例个体为主体，实例属性为谓词，属性值为客体创建新的数据描述语句，最后将新建语句加入本体模型以及描述语句集。

2.根据权利要求1所述的一种基于语义网的安全数据语义分析方法，其特征在于：所述的安全数据包括半结构化异构源数据和非结构化异构源数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于语义网的安全数据语义分析方法，其特征在于：所述的安全概念类实例化处理包括：

初始化本体模型的实例集为空；

判断本体模型是否还有未实例化的安全概念类数据，若是，则获得待实例化的安全概念类数据并执行下一步骤；

初始化每个待实例化的安全概念类数据的实例集为空；

从安全数据库中获得待实例化的安全概念类数据对应的源数据集；

若安全数据库中存有待实例化的安全概念类数据的集合，则对待实例化的安全概念类数据进行实例化，获取待实例化的安全概念类数据中每个实例化个体的名称Name和标识ID，然后将Name和ID作为参数调用实例化函数，创建安全概念类的一个实例化个体，并将每个实例化个体添加到安全概念类的实例集中；

将每个概念类实例集添加到模型数据集以及本体模型中。

4.一种基于语义网的安全数据语义分析系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于对设定的目标系统进行监控和数据采集，获取系统分析所需的安全数据；

预处理模块，用于对采集获得的安全数据进行预处理，得到预处理数据；

语义化模块，用于根据预处理数据，对其进行语义化处理，并生成得到数据语义图；

数据分析模块，用于根据数据语义图，对其进行数据分析操作，得出数据分析结果；

展示模块，用于根据数据分析结果，对其进行可视化展示；

所述语义化模块包括：

实例化模块，用于对预处理数据进行概念实例化处理，完成本体模型的建立；

语义图生成模块，用于通过Notation3语言和RDF框架对安全本体原始模型进行描述，生成得到数据语义图；

所述的概念实例化处理包括安全概念类实例化处理和数值属性类实例化处理；

所述的数值属性类实例化处理包括：

判断安全概念类对应的实例集是否有下一个数值属性类数据中未实例化的实例个体，若是，则获取对应安全概念类关联的数值属性集，初始化实例个体待实例化的数值属性集，并执行下一步骤；

当实例个体的数值属性集中还有未被实例化的数值属性，则从本体模型中获得指定名称的数值属性类，然后从数据库中的概念类数据表中，获得数值属性对应列的数据值，并以实例个体为主体，实例属性为谓词，属性值为客体创建新的数据描述语句，最后将新建语句加入本体模型以及描述语句集。

5.根据权利要求4所述的一种基于语义网的安全数据语义分析系统，其特征在于：所述预处理模块包括：

特征提取模块，用于对采集获得的安全数据进行特征属性提取；

模型构建模块，用于构建基础的本体模型；

数据分类模块，用于对安全数据进行分类，得到安全概念类数据和数值属性类数据，即预处理数据。