[发明专利]一种基于向量标注的针对安全对象的画像方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于向量标注的针对安全对象的画像方法及系统，包括：分析数据源并提取元数据；基于预设规则对元数据进行向量提取，并用标签来指代提取的向量；将标注在元数据上的标签对应到主体、客体和行为上，并对已标注标签的元数据集合进行统计计数；基于统计计数的结果发现标签间的强关联性，进而对相应标签对应的主体、客体和行为进行群体划分；根据群体划分的结果及具备强关联性的标签生成各群体描述信息；其中，所述元数据是指用于表征数据源的描述特征。本发明所述技术方案给出了一种用户可感知的威胁向量提取和画像系统。

技术领域

本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种基于向量标注的针对安全对象的画像方法及系统。

背景技术

目前，群体画像技术的核心在于定位人群特征，进而挖掘潜在的用户群体，为媒体网站、广告主、企业及广告公司充分认知群体用户的差异化特征，进而帮助客户找到营销机会、运营方向等等。而目前没有发现将其应用到资产、威胁等安全对象上的情况，因此，将其应用在网络安全领域，还是一个新的尝试。

发明内容

针对上述技术问题，本发明所述的技术方案利用群体画像的思想，进而为用户提供一种可感知的威胁向量的标签标注方法，进而发现大量数据源中的强关联事件。

本发明采用如下方法来实现：一种基于向量标注的针对安全对象的画像方法，包括：

分析数据源并提取元数据；

基于预设规则对元数据进行向量提取，并用标签来指代提取的向量；

将标注在元数据上的标签对应到主体、客体和行为上，并对已标注标签的元数据集合进行统计计数；

基于统计计数的结果发现标签间的强关联性，进而对相应标签对应的主体、客体和行为进行群体划分；

根据群体划分的结果及具备强关联性的标签生成各群体描述信息；

其中，所述元数据是指用于表征数据源的描述特征。

进一步地，所述数据源包括：二进制文件、网络报文序列、动态API监控结果。

进一步地，所述预设规则包括：厂家规则和用户自定义规则。

进一步地，还包括：每个元数据能够被一个或者一个以上的标签标注。

进一步地，还包括：将群体划分的结果作为新的主体、客体或者行为再次成为统计计数的基础。

本发明可以采用如下系统来实现：一种基于向量标注的针对安全对象的画像系统，包括：

元数据提取模块，用于分析数据源并提取元数据；

向量分析模块，用于基于预设规则对元数据进行向量提取，并用标签来指代提取的向量；

统计分析模块，用于将标注在元数据上的标签对应到主体、客体和行为上，并对已标注标签的元数据集合进行统计计数；

群体划分模块，用于基于所述统计分析模块的输出结果发现标签间的强关联性，进而对相应标签对应的主体、客体和行为进行群体划分；

状态描述模块，用于根据群体划分的结果及具备强关联性的标签生成各群体描述信息；

其中，所述元数据是指用于表征数据源的描述特征。

进一步地，所述数据源包括：二进制文件、网络报文序列、动态API监控结果。

进一步地，所述预设规则包括：厂家规则和用户自定义规则。

进一步地，还包括：每个元数据能够被一个或者一个以上的标签标注。

进一步地，还包括：将群体划分的结果作为新的主体、客体或者行为反馈到所述统计分析模块中。