(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211330505.5 (22)申请日 2022.10.28 (71)申请人 中孚信息股份有限公司 地址 250000 山东省济南市高新区经十路 7000号汉峪金谷A1- 5号楼25层 (72)发明人 陈雅琳　赖成宾　彭远吉　张少校　 (74)专利代理 机构 济南舜源专利事务所有限公 司 37205 专利代理师 孙玉营 (51)Int.Cl. H04L 9/40(2022.01) H04L 43/04(2022.01) H04L 43/08(2022.01) (54)发明名称 一种基于大数据安全评估分析系统及方法 (57)摘要 本申请公开了一种基于大数据安全评估分 析系统及方法， 主要涉及安全评估技术领域， 用 以解决现有的大数据安全的评估不准确问题。 包 括： 采集模块， 用于获取检测数据的运行状态数 据， 以创建数据安全信息表； 分类模块， 用于根据 预设分类算法， 对数据安全信息表中的数据进行 分类， 获得分类结果； 并计算各个分类的类别系 数； 统计模块， 用于通过分类结果， 获得各类别的 类别数量； 评估模块， 用于根据数据安全信息表 中检测数据的安全评估数据， 确定检测数据对应 的安全评估属性值； 根据安全评估属性值、 类别 系数和类别数量， 确定检测数据的安全度。 本申 请通过上述方法提高了大数据安全地评估准确 率。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 115396238 A 2022.11.25 CN 115396238 A 1.一种基于大 数据安全评估分析系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 采集模块， 用于获取检测数据的运行状态数据， 以创建数据安全信息表； 分类模块， 用于根据 预设分类算法， 对数据安全信息表中的数据进行分类， 获得分类结 果； 并计算各个分类的类别系数； 统计模块， 用于通过分类结果， 获得 各类别的类别数量； 评估模块， 用于根据数据安全信息表中检测数据的安全评估数据， 确定检测数据对应 的安全评估属性 值； 根据安全评估属性 值、 类别系数和类别数量， 确定检测数据的安全度。 2.根据权利要求1所述的基于大数据安全评估分析系统， 其特征在于， 所述分类模块还 包括分类单 元； 所述分类单元， 用于将检测数据进行向量化处理， 以获得检索数据表； 获取预设距离区 间， 并从检索数据表中取任一检测数据作为分类中心点； 并生成分类中心点对应的中心点 集合； 依次从检索数据表中取任一检测数据作为计算点， 确定计算点与分类中心点之间的 距离值； 当距离值小于预设距离区间时， 将距离值对应的检测数据， 添加至对应的中心 点集 合， 并从检索数据 表中删除； 当距离值大于预设距离区间时， 将距离值对应的检测数据设置 为分类中心点； 获取距离值在预设距离区间内的剩余检索数据和全部分类中心点； 计算剩 余检索数据与各个分类中心 点的计算距离， 以将剩余检索数据添加至计算距离最小值对应 的分类中心点的中心点 集合， 以实现检测数据的分类， 获得分类结果。 3.根据权利要求2所述的基于大数据安全评估分析系统， 其特征在于， 所述分类模块还 包括系数计算单 元； 所述系统计算单元， 用于对中心点集合进行聚类处理， 获取聚类中心； 获取聚类中心对 应的预设主要属性数值和预设属性权重， 以确定若干预设主要属性数值与预设属性权重乘 积的均值 为类别系数。 4.根据权利要求1所述的基于大数据安全评估分析系统， 其特征在于， 所述安全评估属 性值至少包括机密性数据、 完整性数据和可用性数据， 所述评估 模块还包括属性 值计算单 元； 所述属性值计算单元， 用于通过训练好的决策树算法， 确定检测数据中安全评估属性 值对应的机密等级 赋值、 完整等级赋值和可用等级 赋值； 确定机密等级 赋值、 完整等级赋值 和可用等级赋值 三者的均值 为安全评估属性 值。 5.根据权利要求1所述的基于大数据安全评估分析系统， 其特征在于， 运行状态数据还 包括漏洞危险数据和配置不符合项数据； 所述评估 模块还包括安全度计算单 元； 所述安全度计算单元， 用于通过训练好的决策树算法， 确定检测数据中漏洞危险数据 对应的漏洞等级赋值， 进而确定全部检测数据的漏洞等级赋值的漏洞均值； 根据配置不符 合项数据的占比值和漏洞均值， 确定危险评估属 性值； 确定危险评估属 性值与安全评估属 性值的比值 为安全度。 6.根据权利要求1所述的基于大数据安全评估分析系统， 其特征在于， 所述系统还包括 预测模块； 所述预测模块， 用于根据预设安全度数据库和安全度， 确定所述安全度对应的预测系 统安全等级。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115396238 A 27.一种基于大 数据安全评估分析 方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取检测数据的运行状态数据， 以创建数据安全信息表； 根据预设分类算法， 对数据安全信 息表中的数据进行分类， 获得分类结果； 并计算各个 分类的类别系数； 通过分类结果， 获得 各类别的类别数量； 根据数据安全信 息表中检测数据的安全评估数据， 确定检测数据对应的安全评估属性 值； 根据安全评估属性 值、 类别系数和类别数量， 确定检测数据的安全度。 8.根据权利要求7所述的基于大数据安全评估分析方法， 其特征在于， 根据预设分类算 法， 对数据安全信息表中的数据进行分类， 获得分类结果， 具体包括： 将检测数据进行向量化处理， 以获得检索数据表； 获取预设距离区间， 并从检索数据表 中取任一检测数据作为分类中心点； 并生成分类中心点对应的中心点 集合； 依次从检索数据表中取任一检测数据作为计算点， 确定计算点与分类中心点之间的距 离值； 当距离值小于预设距离区间时， 将距离值对应的检测数据， 添加至对应的中心点集 合， 并从检索数据 表中删除； 当距离值大于预设距离区间时， 将距离值对应的检测数据设置 为分类中心点； 获取距离值在预设距离区间内的剩余检索数据和全部分类中心点； 计算剩余检索数据 与各个分类中心 点的计算距离， 以将剩余检索数据添加至计算距离最小值对应的分类中心 点的中心点 集合， 以实现检测数据的分类， 获得分类结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115396238 A 3