【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及網絡安全領域，尤其涉及一種網絡漏洞檢測修復方法、系統、設備及可讀存儲介質。
技術介紹
1、隨著信息技術的飛速發展，網絡規模以前所未有的速度持續擴張，從局域網絡到廣域網絡，再到覆蓋全球的互聯網，每一個節點都緊密相連，形成了一個龐大而復雜的數字生態系統。與此同時，數據量也呈現出爆炸性增長的態勢，從個人日常產生的社交媒體信息、購物記錄，到企業運營中的交易數據、客戶資料，再到國家層面的科研數據、政務信息等，這些數據量之大、種類之多，遠遠超出了傳統數據處理和存儲能力的范疇。
2、然而，網絡規模的擴大和數據量的激增，也帶來了前所未有的數據安全挑戰。首先，更多的設備和系統接入網絡，意味著潛在的攻擊面變得更加廣泛，對個人隱私、企業利益乃至網絡安全構成嚴重威脅。
3、其次，數據量的增加使得數據管理和保護變得更加復雜和困難。如何在海量數據中準確識別出有價值的信息并進行有效保護，同時確保數據的完整性、可用性和機密性，成了一個亟待解決的難題。此外，數據在傳輸、存儲和處理過程中，也可能因為技術故障、人為失誤或自然災害等原因而遭受損失或泄露，進一步加劇了數據安全的風險。
4、漏洞檢測是網絡異常檢測中至關重要的一環，隨著網絡規模的擴大和數據量激增，傳統漏洞檢測模型在大量處理數據時存在性能瓶頸，檢測速度下降且響應時間延長，并且，面對復雜多變的網絡環境和攻擊手段，傳統模型檢測準確性會受到影響，這些都直接影響了漏洞的及時檢測與修復。
技術實現思路
1、鑒于傳統漏洞檢測
2、為達到上述目的，本專利技術的實施例采用如下技術方案：
3、一種網絡漏洞檢測修復方法，所述網絡漏洞檢測修復方法包括：
4、獲取已知漏洞、相關數據以及已知漏洞的分析結果；
5、根據已知漏洞、相關數據和分析結果，構建并訓練漏洞檢測模型；
6、配置漏洞掃描環境，部署漏洞檢測模型，執行漏洞檢測；
7、根據漏洞檢測結果，制定并執行修復方案。
8、依照本專利技術的一個方面，所述相關數據為網絡流量數據、代碼樣本數據、日志數據中的任意一項或多項。
9、進一步地，所述漏洞檢測模型為基于漏洞掃描算法的神經網絡模型，將所述網絡流量數據、代碼樣本數據、日志數據作為所述漏洞檢測模型的輸入變量，將所述已知漏洞、漏洞檢測結果作為所述漏洞檢測模型的輸出變量。
10、依照本專利技術的一個方面，所述根據已知漏洞、相關數據和分析結果，構建并訓練漏洞檢測模型的步驟包括：
11、構建漏洞檢測模型，對已知漏洞和相關數據進行預處理；
12、將預處理后的數據進行劃分，得到訓練集、驗證集和測試集；
13、通過訓練集訓練所述漏洞檢測模型；
14、通過驗證集驗證所述漏洞檢測模型的性能，使用分析結果進一步優化漏洞所述漏洞檢測模型；
15、通過測試集評估優化后的漏洞檢測模型的性能。
16、依照本專利技術的一個方面，所述對已知漏洞和相關數據進行預處理的方法包括：數據清洗、標注、特征提取。
17、依照本專利技術的一個方面，所述配置漏洞掃描環境的方法為：獲取需檢測的所有網絡設備和系統，在所述網絡設備和系統中配置漏洞掃描的參數以及范圍。
18、依照本專利技術的一個方面，所述根據漏洞檢測結果，制定并執行修復方案包括：
19、獲取檢測結果中的所有漏洞；
20、根據漏洞的分類和重要性，定義漏洞的優先級；
21、根據漏洞優先級依次查詢漏洞的修復方法；
22、根據漏洞修復方法制定并執行修復方案。
23、進一步地，所述根據漏洞修復方法制定并執行修復方案包括：分析漏洞的修復方法，生成漏洞修復可行性報告，根據漏洞修復可行性報告制定并執行修復方案。
24、依照本專利技術的一個方面，所述制定并執行修復方案還包括：獲取漏洞的類型，根據漏洞類型制定與漏洞類型匹配的自動響應策略。
25、依照本專利技術的一個方面，所述網絡漏洞檢測修復方法還包括：基于深度學習模型持續學習、更新、優化網絡漏洞檢測模型。
26、一種網絡漏洞檢測修復系統，包括：
27、數據獲取模塊，用于獲取已知漏洞、相關數據以及已知漏洞的分析結果；
28、漏洞檢測模型，根據已知漏洞、相關數據和分析結果構建和訓練，用于輸出漏洞檢測結果；
29、檢測執行模塊，用于配置漏洞掃描環境，部署漏洞檢測模型，執行漏洞檢測；
30、漏洞修復模塊，用于根據漏洞檢測結果，制定并執行修復方案。
31、一種網絡漏洞檢測修復設備，包括：
32、存儲器，用于存儲計算機程序；
33、處理器，用于執行所述計算機程序時實現如上所述的網絡漏洞檢測修復方法的步驟。
34、一種網絡漏洞檢測修復可讀存儲介質，所述可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被執行如上所述的網絡漏洞檢測修復方法的步驟。
35、本專利技術實施的優點：本專利技術所述的一種網絡漏洞檢測修復方法及系統，其中方法包括以下步驟：獲取已知漏洞、相關數據以及已知漏洞的分析結果；根據已知漏洞、相關數據和分析結果，構建并訓練漏洞檢測模型；配置漏洞掃描環境，部署漏洞檢測模型，執行漏洞檢測；根據漏洞檢測結果，制定并執行修復方案。將深度學習模型引入漏洞檢測修復中，較傳統方法更具魯棒性和準確性，有效提升安全防護水平；也能夠實時分析和處理大量數據，實現風險的及時響應；還可以實現安全檢測和防護的自動化，提高運維效率，減少人工干預的同時也降低了運維成本。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種網絡漏洞檢測修復方法，其特征在于，所述網絡漏洞檢測修復方法包括：
2.根據權利要求1所述的網絡漏洞檢測修復方法，其特征在于，所述相關數據為網絡流量數據、代碼樣本數據、日志數據中的任意一項或多項。
3.根據權利要求2所述的網絡漏洞檢測修復方法，其特征在于，所述漏洞檢測模型為基于漏洞掃描算法的神經網絡模型，將所述網絡流量數據、代碼樣本數據、日志數據作為所述漏洞檢測模型的輸入變量，將所述已知漏洞、漏洞檢測結果作為所述漏洞檢測模型的輸出變量。
4.根據權利要求1所述的網絡漏洞檢測修復方法，其特征在于，所述根據已知漏洞、相關數據和分析結果，構建并訓練漏洞檢測模型的步驟包括：
5.根據權利要求4所述的網絡漏洞檢測修復方法，其特征在于，所述對已知漏洞和相關數據進行預處理的方法包括：數據清洗、標注、特征提取。
6.根據權利要求1所述的網絡漏洞檢測修復方法，其特征在于，所述配置漏洞掃描環境的方法為：獲取需檢測的所有網絡設備和系統，在所述網絡設備和系統中配置漏洞掃描的參數以及范圍。
7.根據權利要求1所述的網絡漏洞檢測修
8.根據權利要求7所述的網絡漏洞檢測修復方法，其特征在于，所述根據漏洞修復方法制定并執行修復方案包括：分析漏洞的修復方法，生成漏洞修復可行性報告，根據漏洞修復可行性報告制定并執行修復方案。
9.根據權利要求1所述的網絡漏洞檢測修復方法，其特征在于，所述制定并執行修復方案還包括：獲取漏洞的類型，根據漏洞類型制定與漏洞類型匹配的自動響應策略。
10.根據權利要求1所述的網絡漏洞檢測修復方法，其特征在于，所述網絡漏洞檢測修復方法還包括：基于深度學習模型持續學習、更新、優化網絡漏洞檢測模型。
11.一種網絡漏洞檢測修復系統，其特征在于，所述網絡漏洞檢測修復系統包括：
12.一種網絡漏洞檢測修復設備，其特征在于，包括：
13.一種網絡漏洞檢測修復可讀存儲介質，其特征在于，所述可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被執行如權利要求1-10中任意一項所述的網絡漏洞檢測修復方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種網絡漏洞檢測修復方法，其特征在于，所述網絡漏洞檢測修復方法包括：
2.根據權利要求1所述的網絡漏洞檢測修復方法，其特征在于，所述相關數據為網絡流量數據、代碼樣本數據、日志數據中的任意一項或多項。
3.根據權利要求2所述的網絡漏洞檢測修復方法，其特征在于，所述漏洞檢測模型為基于漏洞掃描算法的神經網絡模型，將所述網絡流量數據、代碼樣本數據、日志數據作為所述漏洞檢測模型的輸入變量，將所述已知漏洞、漏洞檢測結果作為所述漏洞檢測模型的輸出變量。
4.根據權利要求1所述的網絡漏洞檢測修復方法，其特征在于，所述根據已知漏洞、相關數據和分析結果，構建并訓練漏洞檢測模型的步驟包括：
5.根據權利要求4所述的網絡漏洞檢測修復方法，其特征在于，所述對已知漏洞和相關數據進行預處理的方法包括：數據清洗、標注、特征提取。
6.根據權利要求1所述的網絡漏洞檢測修復方法，其特征在于，所述配置漏洞掃描環境的方法為：獲取需檢測的所有網絡設備和系統，在所述網絡設備和系統中配置漏洞掃描的參數以及范圍。
7.根...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張建軍，
申請(專利權)人：上海鑫炙智能科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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