CN117220994A - 一种基于网络安全服务的数据处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及网络安全数据处理技术领域，公开了一种基于网络安全服务的数据处理方法，接收输入数据，通过网络安全服务对输入数据进行实时分析和检测，用于识别潜在的安全威胁，所述网络安全服务包括入侵检测系统、恶意代码分析器、行为分析引擎和实时流量监测器；根据分析检测结果，采取相应的安全措施，包括但不限于拦截恶意代码、阻断网络攻击、记录网络流量和异常行为报警管理；将处理后的数据输出到目标设备或网络，所述目标设备或网络包括服务器、计算机终端、移动设备或物联网设备。能够提供实时的安全分析和检测能力，多层次的安全服务和针对性的安全措施，使得处理后的数据快速传送到目标设备或网络，实现安全数据的有效利用和管理。
Description
技术领域
本发明涉及网络安全数据处理技术领域，具体为一种基于网络安全服务的数据处理方法及系统。
背景技术
网络安全服务是一组支持跨平台开发安全客户端与服务器应用程序的程序库，它提供服务器侧硬件TLS/SSL加速和客户端侧智能卡的可选支持。NSS提供了支持TLS/SSL及S/MIME的完全开源实现。数据处理，数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响了人类社会发展的进程。
传统的网络数据具有潜在的安全漏洞和风险，恶意代码和网络攻击较多，采用的安全方法难以覆盖新兴威胁，适应性差。为此，需要设计相应的技术方案给予解决。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于网络安全服务的数据处理方法及系统，解决了传统的网络数据具有潜在的安全漏洞和风险，恶意代码和网络攻击较多，采用的安全方法难以覆盖新兴威胁，适应性差的技术问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于网络安全服务的数据处理方法，方法步骤包括如下：
S1、接收输入数据，所述输入数据包括网络通信数据流、日志文件和网络报文；
S2、通过网络安全服务对输入数据进行实时分析和检测，用于识别潜在的安全威胁，所述网络安全服务包括入侵检测系统、恶意代码分析器、行为分析引擎和实时流量监测器；
S3、根据分析检测结果，采取相应的安全措施，包括但不限于拦截恶意代码、阻断网络攻击、记录网络流量和异常行为报警管理；
S4、将处理后的数据输出到目标设备或网络，所述目标设备或网络包括服务器、计算机终端、移动设备或物联网设备。
优选的，步骤S1中，所述网络通信数据流接收输入数据的具体方式为：
通过网络监听和数据包捕获技术，接收网络通信数据流；
使用网络抓包工具或防火墙网络设备配置进行数据流的捕获和拦截；
所述日志文件接收输入数据的具体方式为：
从网络系统、应用程序或设备生成的日志文件中读取数据；
通过配置日志记录功能，将关键事件和数据写入日志文件中；
使用相应的日志管理工具或API来读取这些日志文件；
所述网络报文接收输入数据的具体方式为：
通过网络抓包工具或网络设备捕获和解析网络报文；
网络报文为传输层或网络层的数据包，包括有TCP/IP协议中的数据包。
优选的，步骤S1中，所述输入数据还包括有安全事件数据和网络流量数据；
所述安全事件数据包括已经发生的安全事件或攻击的记录，包括先前的入侵记录和恶意软件检测报告，所述安全事件数据接收输入数据的具体方式为：
从安全事件记录系统或安全信息与事件管理系统中获取已经发生的安全事件记录和攻击记录；
从入侵检测系统或入侵防御系统中获取先前的入侵记录；
从恶意软件分析器或反病毒引擎中获取恶意软件检测报告；
所述网络流量数据包括网络流量捕获文件或其他网络数据包记录，所述网络流量数据接收输入数据的具体方式为：
采用tcpdump和Wireshark网络流量捕获工具在网络节点上进行实时的网络流量捕获，捕获经过网络接口的数据包，并将其保存为输入数据；
部署入侵检测系统或网络流量分析工具，实时监测网络流量，并捕获、记录和分析流经设备的数据包；
配置网络设备的日志功能，记录网络设备活动和事件，包含连接记录、访问日志的网络流量信息，通过收集和分析日志，获取网络流量数据；
部署网络流量代理服务器，将流经该代理的网络流量重定向到代理服务器进行记录和分析。
优选的，步骤S2中，所述入侵检测系统对输入数据实时分析和检测的具体方式包括如下步骤：负责监控并分析通过网络传输的数据，检测潜在的恶意行为或未授权的系统入侵；通过比较流量数据与已知的攻击模式进行模式匹配，并且通过机器学习技术识别异常或未知的攻击模式；
所述恶意代码分析器对输入数据实时分析和检测的具体方式包括如下步骤：检测流经网络的数据中是否包含恶意代码；通过检查代码片段是否与已知的恶意代码片段匹配的静态分析和在隔离环境中执行代码以观察其行为的动态分析实现；
所述行为分析引擎对输入数据实时分析和检测的具体方式包括如下步骤：分析网络交互的行为模式识别异常行为，包括分析单个网络实体的行为或分析网络中多个实体之间的交互；
所述实时流量监测器对输入数据实时分析和检测的具体方式包括如下步骤：监控网络流量的变化；检测有问题的流量峰值或异常模式；通过比较当前流量模式与正常基线发现异常。
优选的，步骤S3中，所述拦截恶意代码的具体安全措施实施方法包括如下步骤：
通过入侵检测系统识别并拦截下载或者上传的恶意程序、木马的代码文件；通过恶意代码分析器对可疑程序代码进行静态和动态分析，识别并过滤恶意功能后缀名文件；通过信誉引擎查询可疑代码的数字签名和IP来源信息，决定是否拦截；
所述阻断网络攻击的具体安全措施实施方法包括如下步骤：
通过流量监测器识别DDoS攻击包，采取过滤攻击源IP的方式阻断攻击；通过行为分析识别网络钓鱼、XSS的Web攻击，对相应URL或请求参数进行过滤封锁；根据入侵检测规则，识别和阻断包括端口扫描在内的网络探测行为；
所述记录网络流量的具体安全措施实施方法包括如下步骤：
通过流量监测系统收集各主机的网络连接记录，包括有源IP、目的IP、端口、协议、包大小的流量元数据；将流量日志按固定时间间隔导出到专用数据库进行长期保存，每小时一个日志文件；对日志数据库设置索引，支持根据时间范围或IP地址的不同条件进行高效查询和统计分析；基于查询结果产生流量报告，用于后期审计和追溯；
所述异常行为报警管理的具体安全措施实施方法包括如下步骤：
根据预设的安全策略和参数定义可能的攻击行为指纹规则；行为分析系统实时监测和报警，将报警信息发送至SIEM系统；在SIEM系统配置简单和高级报警规则，支持邮件或短信报警方式；浏览SIEM系统报警，分析原因，记录处理结果，定期生成声明和趋势报告。
优选的，所述入侵检测规则包括有端口扫描检测规则、DDoS攻击检测规则、网站利用检测规则、弱口令利用检测规则、C&C通信检测规则和恶意代码传播检测规则；
所述端口扫描检测规则用于检测是否有主机进行SYN扫描的动作或行为，包括试图建立连接到未知目标端口；
所述DDoS攻击检测规则用于检测是否有大量TCP或UDP数据包向同一目的IP和端口；
所述网站利用检测规则用于检测页面是否包含常见webshell后门程序的特征字符串；检测是否有POST请求传输大量base64或gz压缩数据；
所述弱口令利用检测规则用于检测是否有利用公开弱口令字典进行暴力破解登录；
所述C&C通信检测规则用于检测是否有内部主机与知名C&C服务器进行流量通信；
所述恶意代码传播检测规则用于检测是否含有常见病毒包装、传播和破解技术的文件传输。
优选的，步骤S4中，将处理后的数据输出到目标设备或网络的具体方法步骤包括如下：
通过使用网络协议和相关的网络传输技术，将处理后的数据通过网络传输到目标设备，使用针对不同目标设备的网络协议；
开发适用于不同目标设备的客户端应用程序，通过这些应用程序将处理后的数据发送到各个设备；
利用推送服务将处理后的数据主动推送到移动设备上；
将处理后的数据存储在云端，并使用同步机制将数据同步到目标设备；
对于物联网设备，使用MQTT、CoAP的物联网协议将处理后的数据传输到设备。
优选的，步骤S4中，所述处理后的数据采用多方计算技术进行安全计算，允许多个参与方在不泄露私密输入的情况下执行计算任务，多方计算技术进行安全计算的具体方法步骤包括以下：
使用加密技术对处理后的数据进行加密，参与方限于在加密的数据上执行计算，无法获取其他参与方的具体输入信息，用于保护数据的隐私；
参与方之间通过安全协议进行通信和计算，安全协议使用密码学技术，包括同态加密、零知识证明、安全多方计算协议；
使用分布式计算的方式，将计算任务分配给多个参与方进行并行计算，参与方仅能访问自己的部分计算数据，无法获取其他参与方的中间结果；
计算完成后，参与方使用零知识证明技术验证计算结果的正确性。
通过引入多方计算技术，可以在保护数据隐私的同时实现安全的数据处理和计算。
优选的，步骤S3中，所述分析检测结果采用AR技术，将安全威胁以虚拟的方式叠加在实际环境中显示，具体方法包括如下：
根据分析检测结果中识别到的安全威胁信息，利用AR技术将虚拟的安全威胁标记、图标或警示信息叠加在实际观察环境中的相关位置；
利用实时流量监测器和行为分析引擎网络安全服务，将检测到的安全事件和威胁信息与实际环境中的网络通信数据流、日志文件和网络报文进行关联，通过分析网络流量特征和异常行为；
将安全威胁的相关信息以虚拟的方式呈现在用户的视觉范围内，使用AR技术将安全威胁的图标或文字叠加在现实场景中的相关位置，使用户能够直观地感知威胁的存在；
用户可以通过与AR界面进行交互，获取更多关于安全威胁的详细信息。
一种基于网络安全服务的数据处理系统，包括有数据采集模块、数据归纳模块、互联网、数据存储模块、数据处理模块、数据统计分析、数据结果展示和数据监控模块，数据采集模块与数据归纳模块相连，数据归纳模块与互联网相连，互联网上设置有安全防火墙，互联网与数据存储模块相连，数据存储模块与数据监控模块相连，数据处理模块与互联网相连，数据统计分析与数据处理模块相连，数据结果展示与数据统计分析相连。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明的有益效果：能够对输入的网络通信数据流、日志文件和网络报文进行实时分析和检测，通过及时监测和分析网络数据，快速识别潜在的安全威胁，有助于及早发现和应对网络攻击；通过综合利用这些安全服务，提高安全性，增强对各种安全威胁的识别和防御能力；根据分析检测结果，可以采取相应的安全措施，有助于及时应对安全威胁，减少潜在的损害和风险；经过处理后的数据可以输出到目标设备或网络，实现数据的传递和共享，方便数据的进一步分析、应用和存储；能够提供实时的安全分析和检测能力，多层次的安全服务，以及采取针对性的安全措施，具备数据输出的灵活性和多样性，使得处理后的数据可以快速传送到目标设备或网络，实现安全数据的有效利用和管理。
附图说明
图1为本发明的方法步骤示意图；
图2为本发明的系统模块示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-图2，本发明实施例提供一种技术方案：一种基于网络安全服务的数据处理方法，方法步骤包括如下：
S1、接收输入数据，所述输入数据包括网络通信数据流、日志文件和网络报文；
S2、通过网络安全服务对输入数据进行实时分析和检测，用于识别潜在的安全威胁，所述网络安全服务包括入侵检测系统、恶意代码分析器、行为分析引擎和实时流量监测器；
S3、根据分析检测结果，采取相应的安全措施，包括但不限于拦截恶意代码、阻断网络攻击、记录网络流量和异常行为报警管理；
S4、将处理后的数据输出到目标设备或网络，所述目标设备或网络包括服务器、计算机终端、移动设备或物联网设备。
进一步改进地，步骤S1中，所述网络通信数据流接收输入数据的具体方式为：
通过网络监听和数据包捕获技术，接收网络通信数据流；
使用网络抓包工具或防火墙网络设备配置进行数据流的捕获和拦截；
所述日志文件接收输入数据的具体方式为：
从网络系统、应用程序或设备生成的日志文件中读取数据；
通过配置日志记录功能，将关键事件和数据写入日志文件中；
使用相应的日志管理工具或API来读取这些日志文件；
所述网络报文接收输入数据的具体方式为：
通过网络抓包工具或网络设备捕获和解析网络报文；
网络报文为传输层或网络层的数据包，包括有TCP/IP协议中的数据包。
进一步改进地，步骤S1中，所述输入数据还包括有安全事件数据和网络流量数据；
所述安全事件数据包括已经发生的安全事件或攻击的记录，包括先前的入侵记录和恶意软件检测报告，所述安全事件数据接收输入数据的具体方式为：
从安全事件记录系统或安全信息与事件管理系统中获取已经发生的安全事件记录和攻击记录；
从入侵检测系统或入侵防御系统中获取先前的入侵记录；
从恶意软件分析器或反病毒引擎中获取恶意软件检测报告；
所述网络流量数据包括网络流量捕获文件或其他网络数据包记录，所述网络流量数据接收输入数据的具体方式为：
采用tcpdump和Wireshark网络流量捕获工具在网络节点上进行实时的网络流量捕获，捕获经过网络接口的数据包，并将其保存为输入数据，提供详细的网络流量信息和分析能力；
部署入侵检测系统或网络流量分析工具，实时监测网络流量，并捕获、记录和分析流经设备的数据包，作为输入数据进行后续处理；
配置网络设备的日志功能，记录网络设备活动和事件，包含连接记录、访问日志的网络流量信息，通过收集和分析日志，获取网络流量数据作为输入数据；
部署网络流量代理服务器，将流经该代理的网络流量重定向到代理服务器进行记录和分析。
进一步改进地，步骤S2中，所述入侵检测系统对输入数据实时分析和检测的具体方式包括如下步骤：负责监控并分析通过网络传输的数据，检测潜在的恶意行为或未授权的系统入侵；通过比较流量数据与已知的攻击模式进行模式匹配，并且通过机器学习技术识别异常或未知的攻击模式；
所述恶意代码分析器对输入数据实时分析和检测的具体方式包括如下步骤：检测流经网络的数据中是否包含恶意代码；通过检查代码片段是否与已知的恶意代码片段匹配的静态分析和在隔离环境中执行代码以观察其行为的动态分析实现；
所述行为分析引擎对输入数据实时分析和检测的具体方式包括如下步骤：分析网络交互的行为模式识别异常行为，包括分析单个网络实体的行为或分析网络中多个实体之间的交互；
所述实时流量监测器对输入数据实时分析和检测的具体方式包括如下步骤：监控网络流量的变化；检测有问题的流量峰值或异常模式；通过比较当前流量模式与正常基线发现异常。
恶意代码分析在入侵检测之前执行，以便提前拦截含有恶意代码的数据，如果入侵检测系统检测到疑似攻击，可能会触发更深入的恶意代码分析或行为分析。
进一步改进地，步骤S3中，所述拦截恶意代码的具体安全措施实施方法包括如下步骤：
通过入侵检测系统识别并拦截下载或者上传的恶意程序、木马的代码文件；通过恶意代码分析器对可疑程序代码进行静态和动态分析，识别并过滤恶意功能后缀名文件；通过信誉引擎查询可疑代码的数字签名和IP来源信息，决定是否拦截；
所述阻断网络攻击的具体安全措施实施方法包括如下步骤：
通过流量监测器识别DDoS攻击包，采取过滤攻击源IP的方式阻断攻击；通过行为分析识别网络钓鱼、XSS的Web攻击，对相应URL或请求参数进行过滤封锁；根据入侵检测规则，识别和阻断包括端口扫描在内的网络探测行为；
所述记录网络流量的具体安全措施实施方法包括如下步骤：
通过流量监测系统收集各主机的网络连接记录，包括有源IP、目的IP、端口、协议、包大小的流量元数据；将流量日志按固定时间间隔导出到专用数据库进行长期保存，每小时一个日志文件；对日志数据库设置索引，支持根据时间范围或IP地址的不同条件进行高效查询和统计分析；基于查询结果产生流量报告，用于后期审计和追溯；
所述异常行为报警管理的具体安全措施实施方法包括如下步骤：
根据预设的安全策略和参数定义可能的攻击行为指纹规则；行为分析系统实时监测和报警，将报警信息发送至SIEM系统；在SIEM系统配置简单和高级报警规则，支持邮件或短信报警方式；浏览SIEM系统报警，分析原因，记录处理结果，定期生成声明和趋势报告。
进一步改进地，所述入侵检测规则包括有端口扫描检测规则、DDoS攻击检测规则、网站利用检测规则、弱口令利用检测规则、C&C通信检测规则和恶意代码传播检测规则；
所述端口扫描检测规则用于检测是否有主机进行SYN扫描的动作或行为，包括试图建立连接到未知目标端口；
所述DDoS攻击检测规则用于检测是否有大量TCP或UDP数据包向同一目的IP和端口；
所述网站利用检测规则用于检测页面是否包含常见webshell后门程序的特征字符串；检测是否有POST请求传输大量base64或gz压缩数据；
所述弱口令利用检测规则用于检测是否有利用公开弱口令字典进行暴力破解登录；
所述C&C通信检测规则用于检测是否有内部主机与知名C&C服务器进行流量通信；
所述恶意代码传播检测规则用于检测是否含有常见病毒包装、传播和破解技术的文件传输。
进一步改进地，步骤S4中，将处理后的数据输出到目标设备或网络的具体方法步骤包括如下：
通过使用网络协议和相关的网络传输技术，将处理后的数据通过网络传输到目标设备，使用针对不同目标设备的网络协议，使用SSH协议将数据传输到服务器，使用HTTP或WebSocket协议将数据传输到计算机终端和移动设备，使用MQTT协议将数据传输到物联网设备；
开发适用于不同目标设备的客户端应用程序，通过这些应用程序将处理后的数据发送到各个设备；开发服务器端应用程序、桌面应用程序、移动应用程序或专门针对物联网设备的应用程序，根据目标设备的特性和操作系统进行开发；
利用推送服务将处理后的数据主动推送到移动设备上，有新数据可用时，移动设备将接收到通知并显示相关数据；
将处理后的数据存储在云端，并使用同步机制将数据同步到目标设备，可以使用云存储服务将数据存储在云端，然后在服务器、计算机终端、移动设备或物联网设备上进行数据同步和访问；
对于物联网设备，使用MQTT、CoAP的物联网协议将处理后的数据传输到设备，这些协议具有轻量级、低功耗和适应性强的特点，适用于物联网设备之间的数据传输和通信。
WebSocket是一种在客户端和服务器之间进行全双工通信的网络协议，可以用于在Web浏览器和服务器之间建立持久连接，实现实时的双向数据传输。
进一步改进地，步骤S4中，所述处理后的数据采用多方计算技术进行安全计算，以确保数据隐私和保密性，多方计算技术是一种密码学协议，允许多个参与方在不泄露私密输入的情况下执行计算任务，多方计算技术进行安全计算的具体方法步骤包括以下：
使用加密技术对处理后的数据进行加密，确保数据在计算过程中的隐私性，参与方限于在加密的数据上执行计算，无法获取其他参与方的具体输入信息，用于保护数据的隐私；
参与方之间通过安全协议进行通信和计算，确保计算过程中的数据保密和结果的正确性，安全协议使用密码学技术，包括同态加密、零知识证明、安全多方计算协议；
使用分布式计算的方式，将计算任务分配给多个参与方进行并行计算，以提高计算效率，参与方仅能访问自己的部分计算数据，无法获取其他参与方的中间结果，确保数据的安全性；
计算完成后，参与方使用零知识证明技术验证计算结果的正确性，而无需公开具体的计算数据，确保结果的准确性，并用于防止参与方之间的不诚实行为。
通过引入多方计算技术，可以在保护数据隐私的同时实现安全的数据处理和计算。
具体改进地，步骤S3中，所述分析检测结果采用AR技术，将安全威胁以虚拟的方式叠加在实际环境中显示，从而提供一种直观、沉浸式的安全威胁感知和可视化管理，具体方法包括如下：
根据分析检测结果中识别到的安全威胁信息，利用AR技术将虚拟的安全威胁标记、图标或警示信息叠加在实际观察环境中的相关位置，这可以通过智能眼镜、移动设备或其他增强现实设备来实现；
利用实时流量监测器和行为分析引擎网络安全服务，将检测到的安全事件和威胁信息与实际环境中的网络通信数据流、日志文件和网络报文进行关联，通过分析网络流量特征和异常行为，确定安全威胁的来源、目标和影响范围；
将安全威胁的相关信息以虚拟的方式呈现在用户的视觉范围内，例如，在智能眼镜或移动设备的显示屏上，使用AR技术将安全威胁的图标或文字叠加在现实场景中的相关位置，使用户能够直观地感知威胁的存在；
用户可以通过与AR界面进行交互，获取更多关于安全威胁的详细信息。所述安全威胁的详细信息包括有攻击类型、威胁级别和建议的安全措施，用于理解威胁的严重性，做出相应的决策，立即采取拦截措施或报告安全团队。
通过应用增强现实技术，将安全威胁以虚拟的方式叠加在实际环境中显示，可以提供一种全新的、直观的安全威胁感知和管理体验，能够实现对安全威胁的即时可视化展示，提高对安全事件的感知和决策能力。
一种基于网络安全服务的数据处理系统，包括有数据采集模块、数据归纳模块、互联网、数据存储模块、数据处理模块、数据统计分析、数据结果展示和数据监控模块，数据采集模块与数据归纳模块相连，数据归纳模块与互联网相连，互联网上设置有安全防火墙，互联网与数据存储模块相连，数据存储模块与数据监控模块相连，数据处理模块与互联网相连，数据统计分析与数据处理模块相连，数据结果展示与数据统计分析相连。
提高决策效率，优化产品设计，提升市场竞争力，开阔视野，加强对外交流，促进个性化发展，拓展受教育的空间，资源共享，快速传输信息。
综述：能够对输入的网络通信数据流、日志文件和网络报文进行实时分析和检测，通过及时监测和分析网络数据，快速识别潜在的安全威胁，有助于及早发现和应对网络攻击；通过综合利用这些安全服务，提高安全性，增强对各种安全威胁的识别和防御能力；根据分析检测结果，可以采取相应的安全措施，有助于及时应对安全威胁，减少潜在的损害和风险；经过处理后的数据可以输出到目标设备或网络，实现数据的传递和共享，方便数据的进一步分析、应用和存储；能够提供实时的安全分析和检测能力，多层次的安全服务，以及采取针对性的安全措施，具备数据输出的灵活性和多样性，使得处理后的数据可以快速传送到目标设备或网络，实现安全数据的有效利用和管理。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (10)
1.一种基于网络安全服务的数据处理方法，其特征在于，方法步骤包括如下：
S1、接收输入数据，所述输入数据包括网络通信数据流、日志文件和网络报文；
S2、通过网络安全服务对输入数据进行实时分析和检测，用于识别潜在的安全威胁，所述网络安全服务包括入侵检测系统、恶意代码分析器、行为分析引擎和实时流量监测器；
S3、根据分析检测结果，采取相应的安全措施，包括但不限于拦截恶意代码、阻断网络攻击、记录网络流量和异常行为报警管理；
S4、将处理后的数据输出到目标设备或网络，所述目标设备或网络包括服务器、计算机终端、移动设备或物联网设备。
2.根据权利要求1所述的一种基于网络安全服务的数据处理方法，其特征在于：步骤S1中，所述网络通信数据流接收输入数据的具体方式为：
通过网络监听和数据包捕获技术，接收网络通信数据流；
使用网络抓包工具或防火墙网络设备配置进行数据流的捕获和拦截；
所述日志文件接收输入数据的具体方式为：
从网络系统、应用程序或设备生成的日志文件中读取数据；
通过配置日志记录功能，将关键事件和数据写入日志文件中；
使用相应的日志管理工具或API来读取这些日志文件；
所述网络报文接收输入数据的具体方式为：
通过网络抓包工具或网络设备捕获和解析网络报文；
网络报文为传输层或网络层的数据包，包括有TCP/IP协议中的数据包。
3.根据权利要求2所述的一种基于网络安全服务的数据处理方法，其特征在于：步骤S1中，所述输入数据还包括有安全事件数据和网络流量数据；
所述安全事件数据包括已经发生的安全事件或攻击的记录，包括先前的入侵记录和恶意软件检测报告，所述安全事件数据接收输入数据的具体方式为：
从安全事件记录系统或安全信息与事件管理系统中获取已经发生的安全事件记录和攻击记录；
从入侵检测系统或入侵防御系统中获取先前的入侵记录；
从恶意软件分析器或反病毒引擎中获取恶意软件检测报告；
所述网络流量数据包括网络流量捕获文件或其他网络数据包记录，所述网络流量数据接收输入数据的具体方式为：
采用tcpdump和Wireshark网络流量捕获工具在网络节点上进行实时的网络流量捕获，捕获经过网络接口的数据包，并将其保存为输入数据；
部署入侵检测系统或网络流量分析工具，实时监测网络流量，并捕获、记录和分析流经设备的数据包；
配置网络设备的日志功能，记录网络设备活动和事件，包含连接记录、访问日志的网络流量信息，通过收集和分析日志，获取网络流量数据；
部署网络流量代理服务器，将流经该代理的网络流量重定向到代理服务器进行记录和分析。
4.根据权利要求1所述的一种基于网络安全服务的数据处理方法，其特征在于：步骤S2中，所述入侵检测系统对输入数据实时分析和检测的具体方式包括如下步骤：负责监控并分析通过网络传输的数据，检测潜在的恶意行为或未授权的系统入侵；通过比较流量数据与已知的攻击模式进行模式匹配，并且通过机器学习技术识别异常或未知的攻击模式；
所述恶意代码分析器对输入数据实时分析和检测的具体方式包括如下步骤：检测流经网络的数据中是否包含恶意代码；通过检查代码片段是否与已知的恶意代码片段匹配的静态分析和在隔离环境中执行代码以观察其行为的动态分析实现；
所述行为分析引擎对输入数据实时分析和检测的具体方式包括如下步骤：分析网络交互的行为模式识别异常行为，包括分析单个网络实体的行为或分析网络中多个实体之间的交互；
所述实时流量监测器对输入数据实时分析和检测的具体方式包括如下步骤：监控网络流量的变化；检测有问题的流量峰值或异常模式；通过比较当前流量模式与正常基线发现异常。
5.根据权利要求1所述的一种基于网络安全服务的数据处理方法，其特征在于：步骤S3中，所述拦截恶意代码的具体安全措施实施方法包括如下步骤：
通过入侵检测系统识别并拦截下载或者上传的恶意程序、木马的代码文件；通过恶意代码分析器对可疑程序代码进行静态和动态分析，识别并过滤恶意功能后缀名文件；通过信誉引擎查询可疑代码的数字签名和IP来源信息，决定是否拦截；
所述阻断网络攻击的具体安全措施实施方法包括如下步骤：
通过流量监测器识别DDoS攻击包，采取过滤攻击源IP的方式阻断攻击；通过行为分析识别网络钓鱼、XSS的Web攻击，对相应URL或请求参数进行过滤封锁；根据入侵检测规则，识别和阻断包括端口扫描在内的网络探测行为；
所述记录网络流量的具体安全措施实施方法包括如下步骤：
通过流量监测系统收集各主机的网络连接记录，包括有源IP、目的IP、端口、协议、包大小的流量元数据；将流量日志按固定时间间隔导出到专用数据库进行长期保存，每小时一个日志文件；对日志数据库设置索引，支持根据时间范围或IP地址的不同条件进行高效查询和统计分析；基于查询结果产生流量报告，用于后期审计和追溯；
所述异常行为报警管理的具体安全措施实施方法包括如下步骤：
根据预设的安全策略和参数定义可能的攻击行为指纹规则；行为分析系统实时监测和报警，将报警信息发送至SIEM系统；在SIEM系统配置简单和高级报警规则，支持邮件或短信报警方式；浏览SIEM系统报警，分析原因，记录处理结果，定期生成声明和趋势报告。
6.根据权利要求5所述的一种基于网络安全服务的数据处理方法，其特征在于：所述入侵检测规则包括有端口扫描检测规则、DDoS攻击检测规则、网站利用检测规则、弱口令利用检测规则、C&C通信检测规则和恶意代码传播检测规则；
所述端口扫描检测规则用于检测是否有主机进行SYN扫描的动作或行为，包括试图建立连接到未知目标端口；
所述DDoS攻击检测规则用于检测是否有大量TCP或UDP数据包向同一目的IP和端口；
所述网站利用检测规则用于检测页面是否包含常见webshell后门程序的特征字符串；检测是否有POST请求传输大量base64或gz压缩数据；
所述弱口令利用检测规则用于检测是否有利用公开弱口令字典进行暴力破解登录；
所述C&C通信检测规则用于检测是否有内部主机与知名C&C服务器进行流量通信；
所述恶意代码传播检测规则用于检测是否含有常见病毒包装、传播和破解技术的文件传输。
7.根据权利要求1所述的一种基于网络安全服务的数据处理方法，其特征在于：步骤S4中，将处理后的数据输出到目标设备或网络的具体方法步骤包括如下：
通过使用网络协议和相关的网络传输技术，将处理后的数据通过网络传输到目标设备，使用针对不同目标设备的网络协议；
开发适用于不同目标设备的客户端应用程序，通过这些应用程序将处理后的数据发送到各个设备；
利用推送服务将处理后的数据主动推送到移动设备上；
将处理后的数据存储在云端，并使用同步机制将数据同步到目标设备；
对于物联网设备，使用MQTT、CoAP的物联网协议将处理后的数据传输到设备。
8.根据权利要求1所述的一种基于网络安全服务的数据处理方法，其特征在于：步骤S4中，所述处理后的数据采用多方计算技术进行安全计算，允许多个参与方在不泄露私密输入的情况下执行计算任务，多方计算技术进行安全计算的具体方法步骤包括以下：
使用加密技术对处理后的数据进行加密，参与方限于在加密的数据上执行计算，无法获取其他参与方的具体输入信息，用于保护数据的隐私；
参与方之间通过安全协议进行通信和计算，安全协议使用密码学技术，包括同态加密、零知识证明、安全多方计算协议；
使用分布式计算的方式，将计算任务分配给多个参与方进行并行计算，参与方仅能访问自己的部分计算数据，无法获取其他参与方的中间结果；
计算完成后，参与方使用零知识证明技术验证计算结果的正确性。
通过引入多方计算技术，可以在保护数据隐私的同时实现安全的数据处理和计算。
9.根据权利要求1所述的一种基于网络安全服务的数据处理方法，其特征在于：步骤S3中，所述分析检测结果采用AR技术，将安全威胁以虚拟的方式叠加在实际环境中显示，具体方法包括如下：
根据分析检测结果中识别到的安全威胁信息，利用AR技术将虚拟的安全威胁标记、图标或警示信息叠加在实际观察环境中的相关位置；
利用实时流量监测器和行为分析引擎网络安全服务，将检测到的安全事件和威胁信息与实际环境中的网络通信数据流、日志文件和网络报文进行关联，通过分析网络流量特征和异常行为；
将安全威胁的相关信息以虚拟的方式呈现在用户的视觉范围内，使用AR技术将安全威胁的图标或文字叠加在现实场景中的相关位置，使用户能够直观地感知威胁的存在；
用户可以通过与AR界面进行交互，获取更多关于安全威胁的详细信息。
10.一种基于网络安全服务的数据处理系统，其特征在于：包括有数据采集模块、数据归纳模块、互联网、数据存储模块、数据处理模块、数据统计分析、数据结果展示和数据监控模块，数据采集模块与数据归纳模块相连，数据归纳模块与互联网相连，互联网上设置有安全防火墙，互联网与数据存储模块相连，数据存储模块与数据监控模块相连，数据处理模块与互联网相连，数据统计分析与数据处理模块相连，数据结果展示与数据统计分析相连。
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2023
- 2023-10-14 CN CN202311334203.XA patent/CN117220994A/zh not_active Withdrawn
Cited By (2)
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| CN117834311B (zh) * | 2024-03-06 | 2024-05-14 | 成都工业职业技术学院 | 一种用于网络安全的恶意行为识别系统 |
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