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申请/专利权人：深圳启程智远网络科技有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于大数据的企业安全性分析系统、方法及介质，该系统中包括威胁事件画像生成模块、频繁模式树构建模块、特征相关度生成模块、威胁事件画像更新模块、层级风险指标生成模块及风险等级生成模块，根据对预先获取的企业情报数据进行特征提取，得到数据特征，根据数据特征生成目标企业的威胁事件画像；逐个计算所述数据特征的特征频率，根据所述特征频率构建所述企业情报数据的频繁模式树，利用频繁模式树生成数据特征的特征相关度，利用所述特征相关度对威胁事件画像进行画像更新，根据更新后的威胁事件画像提取目标企业的层级风险指标，进而生成目标企业的风险等级，提高了企业安全性分析时的准确性。

主权项：1.一种基于大数据的企业安全性分析系统，其特征在于，所述系统包括威胁事件画像生成模块、频繁模式树构建模块、特征相关度生成模块、威胁事件画像更新模块、层级风险指标生成模块及风险等级生成模块，其中：所述威胁事件画像生成模块，用于根据预先获取的企业情报数据生成目标企业的安全性威胁的攻击类型，确定所述安全性威胁的攻击目标，生成所述安全性威胁的攻击来源，采集所述安全性威胁的攻击时间，获取所述安全性威胁的攻击手法，确定所述安全性威胁的影响范围，汇集所述攻击类型、攻击目标、攻击来源、攻击时间、攻击手法和所述影响范围为所述目标企业的数据特征，生成所述数据特征的特征标签，对所述特征标签逐层细分，根据所述逐层细分的特征标签生成所述目标企业的标签体系，利用所述标签体系生成所述目标企业的威胁事件画像，其中，攻击类型包括恶意软件、勒索软件、网络钓鱼，攻击目标包括客户数据、财务信息、知识产权，攻击来源包括攻击来源地理位置、IP地址、网络节点，攻击手法包括漏洞利用方式、攻击载荷，安全性威胁的影响范围是指攻击事件影响的系统、网络、业务流程，攻击时间记录攻击发生的时间段；所述频繁模式树构建模块，用于逐个计算所述数据特征的特征频率，根据所述特征频率构建所述企业情报数据的频繁模式树；所述特征相关度生成模块，用于利用所述频繁模式树生成所述企业情报数据的频繁项集，根据所述频繁项集生成所述数据特征的特征相关度，根据预设的提升度算法和所述频繁项集生成所述数据特征的提升度，根据预设的置信度算法和根据所述频繁项集生成所述数据特征的置信度，根据所述提升度和所述置信度生成所述数据特征的兴趣度，根据所述兴趣度生成所述数据特征的特征相关度，根据所述提升度和所述置信度生成所述数据特征的兴趣度是指将所述置信度减去所述提升度得到的结果；所述威胁事件画像更新模块，用于利用所述特征相关度对所述威胁事件画像进行画像更新，得到更新后的威胁事件画像，其中，根据所述特征相关度的分析结果，选择与目标任务最相关的特征进行保留和强化，剔除与目标任务无关或相关性较低的特征；所述层级风险指标生成模块，用于根据所述更新后的威胁事件画像提取所述目标企业的层级风险指标；所述风险等级生成模块，用于根据预设的风险等级生成算法和所述层级风险指标生成所述目标企业的风险等级，其中，所述预设的风险等级生成算法为：其中，是所述目标企业的风险等级，是所述层级风险指标中的基础风险指标，是所述层级风险指标中的时效风险指标，是所述层级风险指标中的环境风险指标，是所述基础风险指标的指标权重，是所述时效风险指标的指标权重，是所述环境风险指标的指标权重，基础风险指标包括企业的历史安全事件，时效风险指标包括企业的安全事件响应时间、安全漏洞修复时间、安全培训频率，环境风险指标包括网络安全形势。

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