CN114301822A - 一种网络设备的测评方法、装置、设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种网络设备的测评方法、装置、设备和计算机可读存储介质，从设备信息库中查询网络设备所对应的设备信息。从网络连接模型库中获取网络设备所属的目标网络连接模型；利用设备信息对应的评测脚本，对目标网络连接模型进行测评，以得到测评数据。将测评数据与测评脚本对应的指标信息表进行比较，可以确定出网络设备的安全等级。通过预先构建相互关联的设备信息库、评测脚本、网络连接模型库，可以在本地建立一个对应当前需要评测的网络设备的目标网络连接模型，从而利用评测脚本实现对网络设备的自动化测试，有效的提高了测评工作的效率，并且保证了测评工作的规范化。
Description
技术领域
本申请涉及信息安全技术领域，特别是涉及一种网络设备的测评方法、装置、设备和计算机可读存储介质。
背景技术
信息系统安全等级测评是验证信息系统是否满足相应安全保护等级的评估过程，要求不同安全保护等级的信息系统应具有不同的安全保护能力。我国的信息安全面临的形式十份严峻，维护国家信息安全的任务十分艰巨和繁重。
但是目前信息系统安全等级测评工作都是采用人工测评方法，包括：根据等级保护技术标准要求的相应等级下的各个测评指标，对不同型号的网络设备进行测评，具体是对不同类型的网络设备的各个安全配置检查点进行检查，这些不同类型的网络设备是指不同厂商生产的各种型号路由器、交换机、防火墙等网络设备。根据人工测评的结果编写测评报告。
这种采用人工进行测评的方法存在以下问题：检查手段过于简单，导致测评结果不全面。耗时过长，测评效率低。人为的测评失误容易带来测评失误的风险。并且对不同型号的网络设备的安全配置检查点检查测评时，因人为因素而不够规范。
可见，如何提升网络设备测评的效率和规范化程度，是本领域技术人员需要解决的问题。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种网络设备的测评方法、装置、设备和计算机可读存储介质，可以提升网络设备测评的效率和规范化程度。
为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种网络设备的测评方法，包括：
从设备信息库中查询网络设备所对应的设备信息；
从网络连接模型库中获取所述网络设备所属的目标网络连接模型；
利用所述设备信息对应的评测脚本，对所述目标网络连接模型进行测评，以得到测评数据；
将所述测评数据与所述测评脚本对应的指标信息表进行比较，确定出所述网络设备的安全等级。
可选地，所述从设备信息库中查询网络设备所对应的设备信息包括：
获取所述网络设备的MAC地址；
从所述设备信息库中读取所述MAC地址对应的设备信息。
可选地，所述从网络连接模型库中获取所述网络设备所属的目标网络连接模型包括：
展示包含有设备标签的网络模型缩略图，以便于用户选定与所述网络设备匹配的目标网络模型缩略图；
接收携带有所述目标网络模型缩略图标识的确认指令，从所述网络连接模型库下载对应的目标网络连接模型，并将所述目标网络连接模型存储至本地。
可选地，所述将所述测评数据与所述测评脚本对应的指标信息表进行比较，确定出所述网络设备的安全等级包括：
基于所述测评数据与所述测评脚本对应的指标信息表中指标范围的匹配度，确定出所述网络设备的匹配分值；
按照设定的分值和等级的对应关系，确定出所述网络设备的安全等级。
可选地，在所述将所述测评数据与所述测评脚本对应的指标信息表进行比较，确定出所述网络设备的安全等级之后还包括：
在本地存储所述网络设备的设备信息及其对应的安全等级。
可选地，在所述将所述测评数据与所述测评脚本对应的指标信息表进行比较，确定出所述网络设备的安全等级之后还包括：
将所述网络设备的设备信息、目标网络连接模型和安全等级传输至云端。
可选地，所述设备信息包括设备名称、设备型号、设备生产厂商和设备版本的任一或任意组合。
本申请实施例还提供了一种网络设备的测评装置，包括查询单元、获取单元、测评单元和确定单元；
所述查询单元，用于从设备信息库中查询网络设备所对应的设备信息；
所述获取单元，用于从网络连接模型库中获取所述网络设备所属的目标网络连接模型；
所述测评单元，用于利用所述设备信息对应的评测脚本，对所述目标网络连接模型进行测评，以得到测评数据；
所述确定单元，用于将所述测评数据与所述测评脚本对应的指标信息表进行比较，确定出所述网络设备的安全等级。
可选地，所述查询单元包括获取子单元和读取子单元；
所述获取子单元，用于获取所述网络设备的MAC地址；
所述读取子单元，用于从所述设备信息库中读取所述MAC地址对应的设备信息。
可选地，所述获取单元包括展示子单元、接收子单元、下载子单元和存储子单元；
所述展示子单元，用于展示包含有设备标签的网络模型缩略图，以便于用户选定与所述网络设备匹配的目标网络模型缩略图；
所述接收子单元，用于接收携带有所述目标网络模型缩略图标识的确认指令；
所述下载子单元，用于从所述网络连接模型库下载对应的目标网络连接模型；
所述存储子单元，用于将所述目标网络连接模型存储至本地。
可选地，所述确定单元用于基于所述测评数据与所述测评脚本对应的指标信息表中指标范围的匹配度，确定出所述网络设备的匹配分值；按照设定的分值和等级的对应关系，确定出所述网络设备的安全等级。
可选地，还包括存储单元；
所述存储单元，用于在本地存储所述网络设备的设备信息及其对应的安全等级。
可选地，还包括传输单元；
所述传输单元，用于将所述网络设备的设备信息、目标网络连接模型和安全等级传输至云端。
可选地，所述设备信息包括设备名称、设备型号、设备生产厂商和设备版本的任一或任意组合。
本申请实施例还提供了一种网络设备的测评设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序以实现如上述网络设备的测评方法的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述网络设备的测评方法的步骤。
由上述技术方案可以看出，从设备信息库中查询网络设备所对应的设备信息；不同类型的设备信息对应的测评方式存在差异，因此可以针对不同类型的设备信息设置其对应的评测脚本。从网络连接模型库中获取网络设备所属的目标网络连接模型；利用设备信息对应的评测脚本，对目标网络连接模型进行测评，以得到测评数据。测评数据反映了网络设备的实际运行结果。为了实现对测评数据的自动化评估，可以针对每个评测脚本设置其对应的指标信息表，指标信息表中记录了各指标对应的正常取值范围。将测评数据与测评脚本对应的指标信息表进行比较，可以确定出网络设备的安全等级。在该技术方案中，通过预先构建相互关联的设备信息库、评测脚本、网络连接模型库，可以在本地建立一个对应当前需要评测的网络设备的目标网络连接模型，从而利用评测脚本实现对网络设备的自动化测试，有效的提高了测评工作的效率，并且保证了测评工作的规范化。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种网络设备的测评方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的一种网络设备的测评装置的结构示意图；
图3为本申请实施例提供的一种网络设备的测评设备的结构图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可包括没有列出的步骤或单元。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步的详细说明。
接下来，详细介绍本申请实施例所提供的一种网络设备的测评方法。图1 为本申请实施例提供的一种网络设备的测评方法的流程图，该方法包括：
S101：从设备信息库中查询网络设备所对应的设备信息。
设备信息库可以预先由人工建立，并且随着设备类型的增多，可以对设备信息库进行不断的完善和更新。
设备信息库中可以存储每种类型的设备所对应的设备信息。设备信息可以包括设备名称、设备型号、设备生产厂商和设备版本的任一或任意组合。
在实际应用中，可以基于MAC地址区分不同的设备。
当需要对设备进行测评时，可以获取网络设备的MAC地址；从设备信息库中读取MAC地址对应的设备信息。
S102：从网络连接模型库中获取网络设备所属的目标网络连接模型。
网络连接模型库中存储了各类常规设备的网络连接模型，为了便于用户查看，可以设置网络连接模型的缩略图。
当用户选取网络连接模型时，可以通过页面展示包含有设备标签的网络模型缩略图，以便于用户选定与网络设备匹配的目标网络模型缩略图。
用户可以在展示网络模型缩略图的界面上选择所需的目标网络模型缩略图，然后点击确认选项。用户点击确认选项的过程，对于处理系统而言，相当于接收到携带有目标网络模型缩略图标识的确认指令，此时处理系统可以从网络连接模型库下载对应的目标网络连接模型，并将目标网络连接模型存储至本地，从而在本地建立目标网络连接模型。
S103：利用设备信息对应的评测脚本，对目标网络连接模型进行测评，以得到测评数据。
每种类型的设备其对应的测试方式存在差异，因此在本申请实施例中，可以预先基于每种类型的设备设置其对应的评测脚本，可以将所有评测脚本进行汇总构建评测脚本库。评测脚本库中包含的评测脚本与设备信息库中包含的设备信息可以一一对应。
并且为了便于对评测得到的测评数据自动进行评估，可以针对于每个评测脚本设置其对应的指标信息表，在指标信息表中可以包含在设备正常运行状态下有各项指标对应的正常取值范围。
S104：将测评数据与测评脚本对应的指标信息表进行比较，确定出网络设备的安全等级。
为了便于用户直观的了解设备的整体情况，可以针对于不同的指标设置对应的分值，并且基于测评数据与指标正常取值范围的匹配情况，确定出测评数据对应的具体分值。
在本申请实施例中，可以基于测评数据与测评脚本对应的指标信息表中指标范围的匹配度，确定出网络设备的匹配分值；按照设定的分值和等级的对应关系，确定出网络设备的安全等级。
例如，当某个测评数据在其对应的指标正常取值范围内，可以将该指标对应的分值作为测评数据对应的匹配分值。当某个测评数据不在其对应的指标正常取值范围内，可以基于测评数据与指标正常取值范围的偏差情况，适当调小该指标对应的分值，从而得到测评数据对应的匹配分值。
在本申请实施例中，为了便于操作人员后续了解设备的测评情况，可以在本地存储网络设备的设备信息及其对应的安全等级。
为了提升数据存储的安全性，避免数据被无意中删除，在本申请实施例中，也可以将将网络设备的设备信息、目标网络连接模型和安全等级传输至云端，在云端进行存储。
由上述技术方案可以看出，从设备信息库中查询网络设备所对应的设备信息；不同类型的设备信息对应的测评方式存在差异，因此可以针对不同类型的设备信息设置其对应的评测脚本。从网络连接模型库中获取网络设备所属的目标网络连接模型；利用设备信息对应的评测脚本，对目标网络连接模型进行测评，以得到测评数据。测评数据反映了网络设备的实际运行结果。为了实现对测评数据的自动化评估，可以针对每个评测脚本设置其对应的指标信息表，指标信息表中记录了各指标对应的正常取值范围。将测评数据与测评脚本对应的指标信息表进行比较，可以确定出网络设备的安全等级。在该技术方案中，通过预先构建相互关联的设备信息库、评测脚本、网络连接模型库，可以在本地建立一个对应当前需要评测的网络设备的目标网络连接模型，从而利用评测脚本实现对网络设备的自动化测试，有效的提高了测评工作的效率，并且保证了测评工作的规范化。
图2为本申请实施例提供的一种网络设备的测评装置的结构示意图，包括查询单元21、获取单元22、测评单元23和确定单元24；
查询单元21，用于从设备信息库中查询网络设备所对应的设备信息；
获取单元22，用于从网络连接模型库中获取网络设备所属的目标网络连接模型；
测评单元23，用于利用设备信息对应的评测脚本，对目标网络连接模型进行测评，以得到测评数据；
确定单元24，用于将测评数据与测评脚本对应的指标信息表进行比较，确定出网络设备的安全等级。
可选地，查询单元包括获取子单元和读取子单元；
获取子单元，用于获取网络设备的MAC地址；
读取子单元，用于从设备信息库中读取MAC地址对应的设备信息。
可选地，获取单元包括展示子单元、接收子单元、下载子单元和存储子单元；
展示子单元，用于展示包含有设备标签的网络模型缩略图，以便于用户选定与网络设备匹配的目标网络模型缩略图；
接收子单元，用于接收携带有目标网络模型缩略图标识的确认指令；
下载子单元，用于从网络连接模型库下载对应的目标网络连接模型；
存储子单元，用于将目标网络连接模型存储至本地。
可选地，确定单元用于基于测评数据与测评脚本对应的指标信息表中指标范围的匹配度，确定出网络设备的匹配分值；按照设定的分值和等级的对应关系，确定出网络设备的安全等级。
可选地，还包括存储单元；
存储单元，用于在本地存储网络设备的设备信息及其对应的安全等级。
可选地，还包括传输单元；
传输单元，用于将网络设备的设备信息、目标网络连接模型和安全等级传输至云端。
可选地，设备信息包括设备名称、设备型号、设备生产厂商和设备版本的任一或任意组合。
图2所对应实施例中特征的说明可以参见图1所对应实施例的相关说明，这里不再一一赘述。
由上述技术方案可以看出，从设备信息库中查询网络设备所对应的设备信息；不同类型的设备信息对应的测评方式存在差异，因此可以针对不同类型的设备信息设置其对应的评测脚本。从网络连接模型库中获取网络设备所属的目标网络连接模型；利用设备信息对应的评测脚本，对目标网络连接模型进行测评，以得到测评数据。测评数据反映了网络设备的实际运行结果。为了实现对测评数据的自动化评估，可以针对每个评测脚本设置其对应的指标信息表，指标信息表中记录了各指标对应的正常取值范围。将测评数据与测评脚本对应的指标信息表进行比较，可以确定出网络设备的安全等级。在该技术方案中，通过预先构建相互关联的设备信息库、评测脚本、网络连接模型库，可以在本地建立一个对应当前需要评测的网络设备的目标网络连接模型，从而利用评测脚本实现对网络设备的自动化测试，有效的提高了测评工作的效率，并且保证了测评工作的规范化。
图3为本申请实施例提供的一种网络设备的测评设备的结构图，如图3 所示，网络设备的测评设备包括：存储器20，用于存储计算机程序；
处理器21，用于执行计算机程序时实现如上述实施例网络设备的测评方法的步骤。
本实施例提供的网络设备的测评设备可以包括但不限于智能手机、平板电脑、笔记本电脑或台式电脑等。
其中，处理器21可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8 核心处理器等。处理器21可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、 PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器21也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器21可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器21还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器20可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器20还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。本实施例中，存储器20至少用于存储以下计算机程序201，其中，该计算机程序被处理器21 加载并执行之后，能够实现前述任一实施例公开的网络设备的测评方法的相关步骤。另外，存储器20所存储的资源还可以包括操作系统202和数据203 等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，操作系统202可以包括 Windows、Unix、Linux等。数据203可以包括但不限于设备信息库、网络连接模型库、评测脚本等。
在一些实施例中，网络设备的测评设备还可包括有显示屏22、输入输出接口23、通信接口24、电源25以及通信总线26。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构并不构成对网络设备的测评设备的限定，可以包括比图示更多或更少的组件。
可以理解的是，如果上述实施例中的网络设备的测评方法以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory， RAM)、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
基于此，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述网络设备的测评方法的步骤。
本发明实施例所述计算机可读存储介质的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。
以上对本申请实施例所提供的一种网络设备的测评方法、装置、设备和计算机可读存储介质进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
以上对本申请所提供的一种网络设备的测评方法、装置、设备和计算机可读存储介质进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种网络设备的测评方法，其特征在于，包括：
从设备信息库中查询网络设备所对应的设备信息；
从网络连接模型库中获取所述网络设备所属的目标网络连接模型；
利用所述设备信息对应的评测脚本，对所述目标网络连接模型进行测评，以得到测评数据；
将所述测评数据与所述测评脚本对应的指标信息表进行比较，确定出所述网络设备的安全等级。
2.根据权利要求1所述的网络设备的测评方法，其特征在于，所述从设备信息库中查询网络设备所对应的设备信息包括：
获取所述网络设备的MAC地址；
从所述设备信息库中读取所述MAC地址对应的设备信息。
3.根据权利要求1所述的网络设备的测评方法，其特征在于，所述从网络连接模型库中获取所述网络设备所属的目标网络连接模型包括：
展示包含有设备标签的网络模型缩略图，以便于用户选定与所述网络设备匹配的目标网络模型缩略图；
接收携带有所述目标网络模型缩略图标识的确认指令，从所述网络连接模型库下载对应的目标网络连接模型，并将所述目标网络连接模型存储至本地。
4.根据权利要求1所述的网络设备的测评方法，其特征在于，所述将所述测评数据与所述测评脚本对应的指标信息表进行比较，确定出所述网络设备的安全等级包括：
基于所述测评数据与所述测评脚本对应的指标信息表中指标范围的匹配度，确定出所述网络设备的匹配分值；
按照设定的分值和等级的对应关系，确定出所述网络设备的安全等级。
5.根据权利要求1所述的网络设备的测评方法，其特征在于，在所述将所述测评数据与所述测评脚本对应的指标信息表进行比较，确定出所述网络设备的安全等级之后还包括：
在本地存储所述网络设备的设备信息及其对应的安全等级。
6.根据权利要求1所述的网络设备的测评方法，其特征在于，在所述将所述测评数据与所述测评脚本对应的指标信息表进行比较，确定出所述网络设备的安全等级之后还包括：
将所述网络设备的设备信息、目标网络连接模型和安全等级传输至云端。
7.根据权利要求1至6任意一项所述的网络设备的测评方法，其特征在于，所述设备信息包括设备名称、设备型号、设备生产厂商和设备版本的任一或任意组合。
8.一种网络设备的测评装置，其特征在于，包括查询单元、获取单元、测评单元和确定单元；
所述查询单元，用于从设备信息库中查询网络设备所对应的设备信息；
所述获取单元，用于从网络连接模型库中获取所述网络设备所属的目标网络连接模型；
所述测评单元，用于利用所述设备信息对应的评测脚本，对所述目标网络连接模型进行测评，以得到测评数据；
所述确定单元，用于将所述测评数据与所述测评脚本对应的指标信息表进行比较，确定出所述网络设备的安全等级。
9.一种网络设备的测评设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机程序；
处理器，用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1至7任意一项所述网络设备的测评方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述网络设备的测评方法的步骤。
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20200304533A1 (en) * | 2019-03-19 | 2020-09-24 | Fortinet, Inc. | Determination of a security rating of a network element |
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| US20200304533A1 (en) * | 2019-03-19 | 2020-09-24 | Fortinet, Inc. | Determination of a security rating of a network element |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20220408 |