[发明专利]一种网络资产的识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种网络资产的识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别网络资产的响应报文；

将所述响应报文输入到规则分析模型中进行规则分析，得到所述响应报文对应的规则特征，所述规则分析模型是对响应报文样本和所述响应报文样本对应的资产识别规则之间的匹配关系进行学习得到的；

确定所述响应报文对应的规则特征与建立的各资产识别规则的规则特征之间的相似度；

若存在与所述响应报文对应的规则特征之间的相似度高于预设值的第一资产识别规则，则从所述第一资产识别规则对应的网络资产中确定所述待识别网络资产的资产识别结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述规则分析模型包括依次连接的嵌入层、变换层、汇聚层和输出层，根据以下步骤训练所述规则分析模型：

获取多个响应报文样本；

通过所述嵌入层提取每个响应报文样本的文本特征和字符特征；

通过所述变换层对所述文本特征和所述字符特征进行变换处理；

通过所述汇聚层对变换处理后的文本特征和字符特征进行汇聚处理，得到所述响应报文样本对应的规则特征；

通过输出层识别所述响应报文样本对应的规则特征匹配的资产识别规则；

基于识别结果和所述响应报文样本实际对应的资产识别规则，调整所述嵌入层、所述变换层、所述汇聚层和所述输出层的参数，得到所述规则分析模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述嵌入层提取每个响应报文样本的文本特征和字符特征，包括：

对所述响应报文样本的报文头进行特征提取，得到报文头特征向量；

对所述响应报文样本的报文体进行文本特征提取，得到报文体特征向量；

对所述响应报文样本中各词的预设词向量进行融合处理，得到第一特征向量；

基于所述响应报文样本中各字符的预设字符向量，生成所述响应报文样本中每个词的目标词向量，对各词的目标词向量进行融合处理，得到第二特征向量；

将所述报文头特征向量和所述报文体特征向量，作为所述响应报文样本的文本特征，将所述第一特征向量和所述第二特征向量，作为所述响应报文样本的字符特征。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述变换层包括第一变换矩阵、第二变换矩阵和第三变换矩阵，通过所述变换层对所述文本特征和所述字符特征进行变换处理，包括：

通过所述第一变换矩阵对所述报文头特征向量进行转换处理，得到第一中间向量；

对所述第一特征向量和所述第二特征向量进行融合处理，通过所述第二变换矩阵对融合处理后的特征向量进行转换处理，得到第二中间向量；

通过所述第三变换矩阵对所述报文体特征向量进行转换处理，得到第三中间向量；

将所述第一中间向量和所述第三中间向量，作为变换处理后的文本特征，将所述第二中间向量，作为变换处理后的字符特征。

5.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，根据以下步骤建立每条资产识别规则的规则特征：

对与每条资产识别规则匹配的响应报文样本对应的规则特征进行组合，得到规则矩阵；

对所述规则矩阵进行奇异值分解处理，以得到右奇异矩阵；

将所述规则矩阵与所述右奇异矩阵中指定列的特征向量的左乘结果，确定为所述资产识别规则的规则特征。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

若确定不存在第一资产识别规则，则从各资产识别规则中选择与所述响应报文对应的规则特征之间的相似度最高的N条第二资产识别规则，将所述N条第二资产识别规则对应的网络资产作为第一资产集合，N为大于1的整数；

确定所述响应报文对应的规则特征与建立的各网络资产的规则特征之间的相似度，将与所述响应报文对应的规则特征之间相似度最高的M个网络资产作为第二资产集合，M为大于1的整数；

从所述第一资产集合和所述第二资产集合中确定所述待识别网络资产的资产识别结果。