CN117614741A - 一种网络安全漏洞位置检测方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及计算机网络安全技术领域，具体涉及一种网络安全漏洞位置检测方法及***，包括以下步骤：网络环境映射，利用网络扫描技术对目标***进行全面扫描，收集***配置信息和运行状态数据；漏洞识别与分析，应用漏洞识别算法分析收集到的数据，确定潜在的安全漏洞类型；动态行为监测，通过部署监测脚本或代理在目标***中，实时跟踪和分析网络行为及***调用，捕获目标***在遭遇安全威胁时的异常行为，同时进行漏洞位置推断；应用生物启发算法模拟自然界生物的行为和决策过程，提高漏洞检测和定位的效率和准确性；生成详细的漏洞报告。本发明，快速定位到潜在的安全漏洞，不仅提高了检测的速度，也确保了漏洞定位的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及计算机网络安全技术领域，尤其涉及一种网络安全漏洞位置检测方法及***。
背景技术
在网络安全领域，随着网络结构的日益复杂化和网络攻击技术的快速发展，传统的安全漏洞检测和定位方法面临着巨大的挑战。现有的技术主要依赖于静态分析和基于规则的检测方法，这些方法虽然在处理已知漏洞方面效果显著，但在应对新出现的或复杂的安全威胁时往往效果不佳，尤其是在分布式网络环境中，这些方法难以准确地定位漏洞位置，导致漏洞响应时间延长，增加了网络***的安全风险。
此外，现有技术往往缺乏有效的实时数据分析能力，难以适应网络环境的动态变化，在处理大量数据和复杂的网络行为时，这些技术常常显得力不从心。此外，它们通常缺少自适应和自学习的能力，这意味着在新型威胁面前，需要人工不断更新和调整安全策略，这不仅效率低下，而且往往滞后于威胁发展的步伐。
因此，迫切需要一种能够实时、准确地检测和定位网络安全漏洞的新方法，特别是一种能够自适应网络变化、智能学习新型威胁模式，并能在复杂网络环境中高效工作的解决方案。
发明内容
基于上述目的，本发明提供了一种网络安全漏洞位置检测方法及***。
一种网络安全漏洞位置检测方法，包括以下步骤：
S1：网络环境映射，利用网络扫描技术对目标***进行全面扫描，收集***配置信息和运行状态数据，包括操作***版本、安装的应用程序、网络拓扑结构和数据流模式；
S2：漏洞识别与分析，应用漏洞识别算法分析收集到的数据，确定潜在的安全漏洞类型；
S3：动态行为监测，通过部署监测脚本或代理在目标***中，实时跟踪和分析网络行为及***调用，捕获目标***在遭遇安全威胁时的异常行为，同时进行漏洞位置推断；
S4：应用生物启发算法模拟自然界生物的行为和决策过程，提高漏洞检测和定位的效率和准确性；
S5：漏洞报告生成：基于S1-S4的分析结果，生成详细的漏洞报告。
进一步的，所述S1具体包括：
目标***识别，识别目标网络中的所有活动设备，包括服务器、工作站、路由器和交换机，发送网络数据包并监听响应，以确定哪些设备处于活动状态；
端口和服务扫描，对每个活动设备执行端口扫描，确定开放的端口及其对应的服务；
漏洞扫描，利用已知漏洞数据库，对识别出的服务进行漏洞扫描，以发现潜在的安全漏洞；
操作***和软件版本识别，对每个活动设备进行操作***和安装软件的版本识别，包括收集操作***类型、版本、补丁级别和安装的应用程序信息；
网络拓扑和数据流分析，分析网络的拓扑结构，包括设备之间的连接关系和网络流量的模式；
安全配置检查，对网络设备和***进行安全配置检查，包括防火墙规则、访问控制列表；
将收集到的所有信息整合，生成包括***配置、运行状态和潜在漏洞的综合报告，以便于后续的漏洞位置检测和分析工作。
进一步的，所述S2具体包括：
S21：多维数据融合，将收集到的数据进行多维融合，创建一个综合数据模型，使用多源信息融合或数据湖技术，以确保各种类型的数据能被综合考虑；
S22：基于图论的关联分析，利用图论算法构建网络安全状态的图模型，其中节点表示网络元素，边表示网络元素之间的关系，通过分析图模型中的结构特征和异常模式，识别潜在的安全漏洞区域；
S23：基于自适应的深度学习模型，根据网络环境的变化自动调整其参数和结构，采用递归神经网络（RNN）处理复杂的数据模式；
S24：引入行为模式识别技术，通过分析网络行为数据识别潜在的异常行为。
进一步的，所述S3中的动态行为监测具体包括：
S31：在目标***的关键位置部署监测脚本或代理，关键位置包括网络节点、关键服务器、数据库和应用程序接口；
S32：监测脚本和代理负责实时捕获网络流量和***调用数据，关注数据流向和来源，以及数据流通过的具体网络路径，分析数据包内容，包括指向或来自可疑源或目的地的数据；
S33：漏洞位置推断，当监测到漏洞触发行为时，立即分析涉及的网络路径和***组件，使用数据流分析和***调用跟踪来推断漏洞的具***置，对于分布式***，结合来自多个监测点的数据来定位漏洞，包括跟踪数据包在网络中的传输路径或分析***之间的交互模式；
S34：引入上下文关联分析，考虑监测到的行为发生的具体环境，包括***负载、网络流量峰值时段或特定应用程序的使用情况，通过对比正常情况下的数据和行为模式，识别和定位异常活动与潜在漏洞之间的关联。
进一步的，所述S33中的使用数据流分析和***调用跟踪来推断漏洞的具***置包括：
数据流分析，利用部署在网络中的监测脚本或代理收集关于网络流量的数据，包括源地址、目的地址、端口号、协议类型以及传输的数据包内容，实时分析数据流，关注意外的数据流量增加、不正常的端口使用或通往非预期目的地的数据传输；
在目标***中跟踪***调用，记录应用程序或服务请求操作***资源或进行网络通信的行为，分析***调用的序列和频率，包括意外的文件访问、非正常的网络连接请求或异常的资源分配；
将数据流分析的结果与***调用跟踪的结果进行关联，使用关联算法分析关联，识别出同时出现在数据流异常和***调用异常中的模式，定位漏洞来源。
根据关联分析的结果，结合网络拓扑和***架构信息，映射出潜在漏洞的具***置。
进一步的，所述S33中的对于分布式***，结合来自多个监测点的数据来定位漏洞具体包括：
在分布式***的关键节点基于监测脚本或代理，收集关于数据流量、***调用和网络事件的信息，通过网络监测工具实施网络数据包跟踪，记录数据包的源地址、目的地址、时间戳、协议类型，关注已标识为可疑或异常的数据包；
使用网络分析工具来跟踪和可视化数据包在网络中的传输路径，识别通过哪些节点和链接，以及在网络中的传输顺序，在检测到潜在漏洞活动时，重点分析涉及可疑数据包的路径；
基于***调用、服务请求和响应以及应用程序之间的数据交换分析***间的交互模式，使用序列模式挖掘来理解交互模式并识别异常或不寻常的行为，
将路径分析和***间交互分析的结果结合，分析关联性并推断出漏洞的潜在位置。
进一步的，所述S4中的生物启发算法与动态行为监测数据相结合，利用从监测脚本和代理收集的网络行为数据作为算法输入，模拟生物行为在网络环境中的应用，模拟生物的决策过程来识别和定位潜在的漏洞。
进一步的，所述生物启发算法具体采用蚁群算法，具体包括：
算法初始化：在网络的多个节点部署虚拟“蚂蚁”，每个蚂蚁代表一个独立的搜索进程；
初始化参数：信息素浓度初始值、信息素蒸发率/>、信息素强度/>、启发式信息强度/>；
路径选择与信息素更新：蚂蚁在网络中选择路径，依据概率公式：
其中，是第/>只蚂蚁从节点/>到/>的转移概率，/>是路径/>到/>的信息素浓度，/>是路径/>到/>的启发式信息，/>是蚂蚁/>可选择的路径集；
动态行为监测与信息素布置：蚂蚁在路径中检测到异常行为时，会在路径上布置信息素，增加该路径的信息素浓度；
信息素更新规则：，其中，/>是由蚂蚁在路径/>到/>上布置的信息素增量，/>是信息素蒸发率；
路径优化与漏洞定位：随着蚂蚁在网络中不断搜索，高信息素浓度的路径被后续的蚂蚁选择概率越大，形成正反馈机制，通过分析信息素浓度高的路径和节点，以定位到网络中存在的安全漏洞位置。
一种网络安全漏洞位置检测***，用于实现上述的一种网络安全漏洞位置检测方法，包括以下模块：
数据收集模块：负责实时监测网络流量和***调用，在网络节点部署监测脚本或代理；
动态行为分析模块：用于分析和识别网络中的异常行为或模式，利用机器学习和行为分析技术来处理数据，识别不寻常的网络流量和***调用模式；
生物启发算法模块：应用蚁群算法进行路径搜索和优化，根据监测数据模拟自然界生物的行为，精确定位网络安全漏洞的位置。
本发明的有益效果：
本发明，通过在网络的关键节点部署监测脚本或代理，实时捕获网络流量和***调用数据，本方法能够及时发现并响应异常行为，核心优势在于它能够实时分析数据，迅速识别出网络中的异常活动，从而快速定位到潜在的安全漏洞，不仅提高了检测的速度，也确保了漏洞定位的准确性，特别是在复杂和动态的网络环境中。
本发明，对生物启发算法的创新应用，通过构建和优化信息素浓度的分布，有效地指导搜索过程，从而提高了漏洞检测的效率，算法能够在网络中“学习”并“记忆”异常模式的发生，使得漏洞定位过程更加智能和高效。
本发明，整合了动态行为监测和生物启发算法，形成了一个优化和自适应的网络安全检测***，动态行为监测提供了实时数据和即时反馈，而生物启发算法则赋予***自我优化和适应新威胁的能力，这种综合应用不仅提升了漏洞检测的准确性和效率，还增强了***在面对不断演变的网络威胁时的适应性和灵活性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明，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为本发明实施例的检测方法流程示意图；
图2为本发明实施例的检测***功能模块示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
如图1所示，一种网络安全漏洞位置检测方法，包括以下步骤：
S1：网络环境映射，利用网络扫描技术对目标***进行全面扫描，收集***配置信息和运行状态数据，包括操作***版本、安装的应用程序、网络拓扑结构和数据流模式；
S2：漏洞识别与分析，应用漏洞识别算法分析收集到的数据，确定潜在的安全漏洞类型；
S3：动态行为监测，通过部署监测脚本或代理在目标***中，实时跟踪和分析网络行为及***调用，捕获目标***在遭遇安全威胁时的异常行为，同时进行漏洞位置推断，如非预期的网络连接、异常数据传输或***资源访问；
S4：应用生物启发算法模拟自然界生物的行为和决策过程，提高漏洞检测和定位的效率和准确性，这些算法特别适用于解决网络环境中的动态和复杂问题，如自动调整搜索策略来快速定位复杂网络中的漏洞位置；
S5：漏洞报告生成：基于S1-S4的分析结果，生成详细的漏洞报告，报告内容包括漏洞位置、类型、可能的影响、实时行为监测数据和修复建议。
S1具体包括：
目标***识别，识别目标网络中的所有活动设备，包括服务器、工作站、路由器和交换机，发送网络数据包并监听响应，以确定哪些设备处于活动状态；
端口和服务扫描，对每个活动设备执行端口扫描，确定开放的端口及其对应的服务；
漏洞扫描，利用已知漏洞数据库，对识别出的服务进行漏洞扫描，以发现潜在的安全漏洞；
操作***和软件版本识别，对每个活动设备进行操作***和安装软件的版本识别，包括收集操作***类型、版本、补丁级别和安装的应用程序信息；
网络拓扑和数据流分析，分析网络的拓扑结构，包括设备之间的连接关系和网络流量的模式；
安全配置检查，对网络设备和***进行安全配置检查，包括防火墙规则、访问控制列表；
将收集到的所有信息整合，生成包括***配置、运行状态和潜在漏洞的综合报告，以便于后续的漏洞位置检测和分析工作；
以上描述了如何利用网络扫描技术全面了解目标***的状态，为准确检测和定位网络安全漏洞提供了基础，通过这些详尽的预先信息收集，网络安全漏洞位置检测方法能够更有效地识别和定位潜在的安全威胁。
S2具体包括：
S21：多维数据融合，将收集到的数据（包括***配置、网络流量、服务信息等）进行多维融合，创建一个综合数据模型，使用多源信息融合或数据湖技术，以确保各种类型的数据能被综合考虑；
S22：基于图论的关联分析，利用图论算法构建网络安全状态的图模型，其中节点表示网络元素（如设备、服务），边表示网络元素之间的关系（如数据流、依赖关系），通过分析图模型中的结构特征和异常模式，识别潜在的安全漏洞区域；
S23：基于自适应的深度学习模型，根据网络环境的变化自动调整其参数和结构，采用递归神经网络（RNN）处理复杂的数据模式；
S24：引入行为模式识别技术，通过分析网络行为数据识别潜在的异常行为。
递归神经网络具体如下：
数据预处理：将收集到的网络数据（如流量日志、***事件日志）转换为序列格式。每个序列可能包括时间戳、事件类型、源和目标地址，对数据进行归一化处理，确保数值在适当的范围内，以便于神经网络处理。
构建一个基本的RNN模型，该模型包括一个或多个递归层，用于处理序列数据，RNN的计算公式如下:
隐藏状态更新:
输出:，其中，/>是在时间步/>的隐藏状态，/>是在时间步/>的输入，/>和/>是网络权重和偏置参数，/>是激活函数；
训练RNN模型：使用历史网络数据来训练RNN模型。训练过程中，模型学习如何基于过去的数据预测未来的行为或状态，使用反向传播算法和梯度下降法来优化模型的权重，最小化预测输出和实际输出之间的差异。
异常检测：利用训练好的RNN模型来分析实时网络数据序列，当模型预测的输出与实际观测到的网络行为显著不同时，标记为潜在的异常或漏洞迹象。
优化与调整：根据检测结果对模型进行优化和调整。可能包括调整网络结构（如增加层数），或调整训练参数（如学习率、批大小）。
集成与应用：将RNN模型集成到更广泛的网络安全***中，用于实时监控和警报。
S3中的动态行为监测具体包括：
S31：在目标***的关键位置部署监测脚本或代理，关键位置包括网络节点、关键服务器、数据库和应用程序接口；
S32：监测脚本和代理负责实时捕获网络流量和***调用数据，关注数据流向和来源，以及数据流通过的具体网络路径，分析数据包内容，包括指向或来自可疑源或目的地的数据；
S33：漏洞位置推断，当监测到漏洞触发行为时，立即分析涉及的网络路径和***组件，使用数据流分析和***调用跟踪来推断漏洞的具***置，对于分布式***，结合来自多个监测点的数据来定位漏洞，包括跟踪数据包在网络中的传输路径或分析***之间的交互模式；
S34：引入上下文关联分析，考虑监测到的行为发生的具体环境，包括***负载、网络流量峰值时段或特定应用程序的使用情况，通过对比正常情况下的数据和行为模式，识别和定位异常活动与潜在漏洞之间的关联；
当检测到潜在漏洞时，立即通知网络管理员，并提供详细的数据分析和位置信息，支持自动定位功能，当检测***识别出潜在漏洞时，能够自动计算并显示漏洞的可能位置。
通过这个具体的方案，本发明能够不仅实时监测和分析网络行为及***调用，而且能够精确地定位网络安全漏洞的位置。这种方法通过集成多点监测、数据流分析和上下文关联分析，极大地提高了漏洞定位的准确性和效率，特别适用于复杂和动态的网络环境。
S33中的使用数据流分析和***调用跟踪来推断漏洞的具***置包括：
数据流分析，利用部署在网络中的监测脚本或代理收集关于网络流量的数据，包括源地址、目的地址、端口号、协议类型以及传输的数据包内容，实时分析数据流，关注意外的数据流量增加、不正常的端口使用或通往非预期目的地的数据传输；
在目标***中跟踪***调用，记录应用程序或服务请求操作***资源或进行网络通信的行为，分析***调用的序列和频率，包括意外的文件访问、非正常的网络连接请求或异常的资源分配；
将数据流分析的结果与***调用跟踪的结果进行关联，例如，一个异常的数据请求可能与一个不正常的***调用序列同时发生，使用关联算法分析关联，识别出同时出现在数据流异常和***调用异常中的模式，定位漏洞来源，关联算法如下：
1.数据预处理：将收集到的数据流异常和***调用异常信息转换为事务记录形式，每条记录包含一系列项（例如，特定的网络请求、***调用类型）
2.频繁项集生成：使用Apriori算法首先找出频繁项集，即那些在数据集中频繁出现的项集合，Apriori算法的关键是其先验性质：任何频繁项集的子集也必须是频繁的，计算频繁项集的公式为:支持度其中/>是一个项集，支持度是项集/>在所有事务中出现的比例。
3.生成关联规则：从频繁项集中生成关联规则，关联规则是形如的蕴涵表达式，其中/>和/>是不相交的项集，计算关联规则的信任度，公式为:信任度信任度衡量了当/>出现时/>同时出现的概率。
4.规则评估与筛选：对生成的规则进行评估，筛选出那些满足最小支持度阈值和最小信任度阈值的规则，这些高质量的规则代表了数据流异常和***调用异常之间的强关联。
5.漏洞位置推断：利用筛选出的关联规则来分析特定的异常模式，如果一个规则表明某种特定的数据流异常和特定的***调用异常经常同时出现，那么可以推断这两种异常之间可能存在因果关系，根据这种因果关系推断出漏洞的可能位置。例如，如果异常网络流量和对特定***资源的异常访问请求经常同时出现，可能表明这个***资源是漏洞的所在地。
通过Apriori算法的应用，本发明能够有效地分析和识别出同时存在于数据流和***调用中的异常模式，从而准确地定位网络安全漏洞的来源，利用了大规模数据分析的能力，结合先进的关联规则学习技术，为网络安全漏洞检测提供了强大的支持。
根据关联分析的结果，结合网络拓扑和***架构信息，映射出潜在漏洞的具***置，例如，如果一个异常的数据包被发送到特定的服务器，并且在该服务器上检测到了异常的***调用，那么可以推断漏洞可能位于该服务器上。
根据初步定位的结果，动态调整监测策略，增强对疑似漏洞位置的深入监测，增加对特定服务器的数据包检查深度，或对特定应用程序的***调用进行更细致的跟踪。
S33中的对于分布式***，结合来自多个监测点的数据来定位漏洞具体包括：
在分布式***的关键节点基于监测脚本或代理，收集关于数据流量、***调用和网络事件的信息，通过网络监测工具实施网络数据包跟踪，记录数据包的源地址、目的地址、时间戳、协议类型，关注已标识为可疑或异常的数据包；
使用网络分析工具来跟踪和可视化数据包在网络中的传输路径，识别通过哪些节点和链接，以及在网络中的传输顺序，在检测到潜在漏洞活动时，重点分析涉及可疑数据包的路径；
基于***调用、服务请求和响应以及应用程序之间的数据交换分析***间的交互模式，使用序列模式挖掘来理解交互模式并识别异常或不寻常的行为，
将路径分析和***间交互分析的结果结合，分析关联性并推断出漏洞的潜在位置。
根据上述分析，综合定位漏洞的位置。如果一个漏洞表现为跨多个***和网络层的行为，那么将这些信息综合起来可以更精确地确定漏洞的位置。
S4中的生物启发算法与动态行为监测数据相结合，利用从监测脚本和代理收集的网络行为数据作为算法输入，模拟生物行为在网络环境中的应用，模拟生物的决策过程来识别和定位潜在的漏洞。
生物启发算法具体采用蚁群算法，具体包括：
算法初始化：在网络的多个节点部署虚拟“蚂蚁”，每个蚂蚁代表一个独立的搜索进程；
初始化参数：信息素浓度初始值、信息素蒸发率/>、信息素强度/>、启发式信息强度/>；
路径选择与信息素更新：蚂蚁在网络中选择路径，依据概率公式：
其中，是第/>只蚂蚁从节点/>到/>的转移概率，/>是路径/>到/>的信息素浓度，/>是路径/>到/>的启发式信息(如路径的质量或安全性)，/>是蚂蚁/>可选择的路径集；
动态行为监测与信息素布置：蚂蚁在路径中检测到异常行为(如不寻常的网络流量或***调用模式)时，会在路径上布置信息素，增加该路径的信息素浓度；
信息素更新规则：，其中，/>是由蚂蚁在路径/>到/>上布置的信息素增量，/>是信息素蒸发率；
路径优化与漏洞定位：随着蚂蚁在网络中不断搜索，信息素浓度较高的路径被后续的蚂蚁选择概率越大，形成正反馈机制，通过分析信息素浓度高的路径和节点，以定位到网络中存在的安全漏洞位置；
反馈机制与自适应调整：根据漏洞检测结果调整蚁群算法的参数，如信息素蒸发率和信息素强度，使算法更好地适应网络环境，实施自适应调整，以应对网络环境的变化和新出现的威胁模式。
如图2所示，一种网络安全漏洞位置检测***，用于实现上述的一种网络安全漏洞位置检测方法，包括以下模块：
数据收集模块：负责实时监测网络流量和***调用，在网络节点部署监测脚本或代理；
动态行为分析模块：用于分析和识别网络中的异常行为或模式，利用机器学习和行为分析技术来处理数据，识别不寻常的网络流量和***调用模式；
生物启发算法模块：应用蚁群算法进行路径搜索和优化，根据监测数据模拟自然界生物的行为，精确定位网络安全漏洞的位置。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
本发明旨在涵盖落入权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种网络安全漏洞位置检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：网络环境映射，利用网络扫描技术对目标***进行全面扫描，收集***配置信息和运行状态数据，包括操作***版本、安装的应用程序、网络拓扑结构和数据流模式；
S2：漏洞识别与分析，应用漏洞识别算法分析收集到的数据，确定潜在的安全漏洞类型；
S3：动态行为监测，通过部署监测脚本或代理在目标***中，实时跟踪和分析网络行为及***调用，捕获目标***在遭遇安全威胁时的异常行为，同时进行漏洞位置推断；
S4：应用生物启发算法模拟自然界生物的行为和决策过程，提高漏洞检测和定位的效率和准确性；
S5：漏洞报告生成：基于S1-S4的分析结果，生成详细的漏洞报告。
2.根据权利要求1所述的一种网络安全漏洞位置检测方法，其特征在于，所述S1具体包括：
目标***识别，识别目标网络中的所有活动设备，包括服务器、工作站、路由器和交换机，发送网络数据包并监听响应，以确定哪些设备处于活动状态；
端口和服务扫描，对每个活动设备执行端口扫描，确定开放的端口及其对应的服务；
漏洞扫描，利用已知漏洞数据库，对识别出的服务进行漏洞扫描，以发现潜在的安全漏洞；
操作***和软件版本识别，对每个活动设备进行操作***和安装软件的版本识别，包括收集操作***类型、版本、补丁级别和安装的应用程序信息；
网络拓扑和数据流分析，分析网络的拓扑结构，包括设备之间的连接关系和网络流量的模式；
安全配置检查，对网络设备和***进行安全配置检查，包括防火墙规则、访问控制列表；
将收集到的所有信息整合，生成包括***配置、运行状态和潜在漏洞的综合报告，以便于后续的漏洞位置检测和分析工作。
3.根据权利要求2所述的一种网络安全漏洞位置检测方法，其特征在于，所述S2具体包括：
S21：多维数据融合，将收集到的数据进行多维融合，创建一个综合数据模型，使用多源信息融合或数据湖技术，以确保各种类型的数据能被综合考虑；
S22：基于图论的关联分析，利用图论算法构建网络安全状态的图模型，其中节点表示网络元素，边表示网络元素之间的关系，通过分析图模型中的结构特征和异常模式，识别潜在的安全漏洞区域；
S23：基于自适应的深度学习模型，根据网络环境的变化自动调整其参数和结构，采用递归神经网络处理复杂的数据模式；
S24：引入行为模式识别技术，通过分析网络行为数据识别潜在的异常行为。
4.根据权利要求3所述的一种网络安全漏洞位置检测方法，其特征在于，所述S3中的动态行为监测具体包括：
S31：在目标***的关键位置部署监测脚本或代理，关键位置包括网络节点、关键服务器、数据库和应用程序接口；
S32：监测脚本和代理负责实时捕获网络流量和***调用数据，关注数据流向和来源，以及数据流通过的具体网络路径，分析数据包内容，包括指向或来自可疑源或目的地的数据；
S33：漏洞位置推断，当监测到漏洞触发行为时，立即分析涉及的网络路径和***组件，使用数据流分析和***调用跟踪来推断漏洞的具***置，对于分布式***，结合来自多个监测点的数据来定位漏洞，包括跟踪数据包在网络中的传输路径或分析***之间的交互模式；
S34：引入上下文关联分析，考虑监测到的行为发生的具体环境，包括***负载、网络流量峰值时段或特定应用程序的使用情况，通过对比正常情况下的数据和行为模式，识别和定位异常活动与潜在漏洞之间的关联。
5.根据权利要求4所述的一种网络安全漏洞位置检测方法，其特征在于，所述S33中的使用数据流分析和***调用跟踪来推断漏洞的具***置包括：
数据流分析，利用部署在网络中的监测脚本或代理收集关于网络流量的数据，包括源地址、目的地址、端口号、协议类型以及传输的数据包内容，实时分析数据流，关注意外的数据流量增加、不正常的端口使用或通往非预期目的地的数据传输；
在目标***中跟踪***调用，记录应用程序或服务请求操作***资源或进行网络通信的行为，分析***调用的序列和频率，包括意外的文件访问、非正常的网络连接请求或异常的资源分配；
将数据流分析的结果与***调用跟踪的结果进行关联，使用关联算法分析关联，识别出同时出现在数据流异常和***调用异常中的模式，定位漏洞来源；
根据关联分析的结果，结合网络拓扑和***架构信息，映射出潜在漏洞的具***置。
6.根据权利要求5所述的一种网络安全漏洞位置检测方法，其特征在于，所述S33中的对于分布式***，结合来自多个监测点的数据来定位漏洞具体包括：
在分布式***的关键节点基于监测脚本或代理，收集关于数据流量、***调用和网络事件的信息，通过网络监测工具实施网络数据包跟踪，记录数据包的源地址、目的地址、时间戳、协议类型，关注已标识为可疑或异常的数据包；
使用网络分析工具来跟踪和可视化数据包在网络中的传输路径，识别通过哪些节点和链接，以及在网络中的传输顺序，在检测到潜在漏洞活动时，重点分析涉及可疑数据包的路径；
基于***调用、服务请求和响应以及应用程序之间的数据交换分析***间的交互模式，使用序列模式挖掘来理解交互模式并识别异常或不寻常的行为，
将路径分析和***间交互分析的结果结合，分析关联性并推断出漏洞的潜在位置。
7.根据权利要求6所述的一种网络安全漏洞位置检测方法，其特征在于，所述S4中的生物启发算法与动态行为监测数据相结合，利用从监测脚本和代理收集的网络行为数据作为算法输入，模拟生物行为在网络环境中的应用，模拟生物的决策过程来识别和定位潜在的漏洞。
8.根据权利要求7所述的一种网络安全漏洞位置检测方法，其特征在于，所述生物启发算法具体采用蚁群算法，具体包括：
算法初始化：在网络的多个节点部署虚拟“蚂蚁”，每个蚂蚁代表一个独立的搜索进程；
初始化参数：信息素浓度初始值、信息素蒸发率/>、信息素强度/>、启发式信息强度/>；
路径选择与信息素更新：蚂蚁在网络中选择路径，依据概率公式：
；
其中，是第/>只蚂蚁从节点/>到/>的转移概率，/>是路径/>到/>的信息素浓度，/>是路径到/>的启发式信息，/>是蚂蚁/>可选择的路径集；
动态行为监测与信息素布置：蚂蚁在路径中检测到异常行为时，会在路径上布置信息素，增加该路径的信息素浓度；
信息素更新规则：，其中，/>是由蚂蚁在路径/>到/>上布置的信息素增量，/>是信息素蒸发率；
路径优化与漏洞定位：随着蚂蚁在网络中不断搜索，高信息素浓度的路径被后续的蚂蚁选择概率越大，形成正反馈机制，通过分析信息素浓度高的路径和节点，以定位到网络中存在的安全漏洞位置。
9.一种网络安全漏洞位置检测***，用于实现如权利要求1-8任一项所述的一种网络安全漏洞位置检测方法，其特征在于，包括以下模块：
数据收集模块：负责实时监测网络流量和***调用,在网络节点部署监测脚本或代理；
动态行为分析模块：用于分析和识别网络中的异常行为或模式,利用机器学习和行为分析技术来处理数据，识别不寻常的网络流量和***调用模式；
生物启发算法模块：应用蚁群算法进行路径搜索和优化,根据监测数据模拟自然界生物的行为，精确定位网络安全漏洞的位置。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117955746A (zh) * | 2024-03-26 | 2024-04-30 | 深圳市天富利信息技术有限公司 | 基于物联网平台的数据流转方法、装置、设备及存储介质 |
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