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申请/专利权人：江苏国信瑞科系统工程有限公司

摘要：本申请涉及扫描预警领域，其具体地公开了一种网络安全漏洞信息自动扫描预警系统及方法，其首先获取由监控设备采集的预定时间段的网络数据包、由监控设备采集的多个预定时间点的路由器异常流量和从监控日志中采集的多个预定时间点的监控服务器的运行状态，然后利用深度学习技术，对三者进行特征提取和关联分析，最后通过分类器，以得到网络安全漏洞危险级别，以实现对网络安全状况的实时监测和分析，及早发现潜在的安全威胁，有助于及时采取措施加强网络安全防护，降低网络遭受攻击的风险。

主权项：1.一种网络安全漏洞信息自动扫描预警系统，其特征在于，包括：网络安全漏洞信息获取模块，用于获取由监控设备采集的预定时间段的网络数据包、由监控设备采集的多个预定时间点的路由器异常流量和从监控日志中采集的多个预定时间点的监控服务器的运行状态；网络安全漏洞信息提取模块，用于从所述由监控设备采集的预定时间段的网络数据包、所述由监控设备采集的多个预定时间点的路由器异常流量和所述从监控日志中采集的多个预定时间点的监控服务器的运行状态中提取网络数据安全关联特征向量和运行状态特征向量；漏洞信息特征融合模块，用于对所述网络数据安全关联特征向量和所述运行状态特征向量进行融合以得到漏洞危险级别分类特征向量；漏洞信息特征优化模块，用于对所述漏洞危险级别分类特征向量进行优化以得到优化漏洞危险级别分类特征向量；网络安全漏洞危险级别生成模块，用于基于所述优化漏洞危险级别分类特征向量，得到网络安全漏洞危险级别；其中，所述漏洞信息特征优化模块，包括：对所述网络数据安全关联特征向量和所述运行状态特征向量进行基于标签驱动的特征向量堆叠以得到校正特征向量；以及计算所述校正特征向量和所述漏洞危险级别分类特征向量之间的按位置点乘以得到优化漏洞危险级别分类特征向量；其中，对所述网络数据安全关联特征向量和所述运行状态特征向量进行基于标签驱动的特征向量堆叠以得到校正特征向量，包括：计算所述网络数据安全关联特征向量和所述运行状态特征向量之间的按位置均值向量；计算由所述按位置均值向量的所有特征值组成的特征集合的均值和方差；以所述网络数据安全关联特征向量和所述运行状态特征向量的预定位置的特征值的均值作为自然常数的指数计算以自然常数为底的指数函数值以得到第一指数函数值；以所述特征集合的方差的相反数作为自然常数的指数计算以自然常数为底的指数函数值再减去一以得到指数调整差值；将所述第一指数函数值除以所述指数调整差值再减去所述特征集合的均值，并将计算得到的差值通过ReLU函数进行激活以得到第一激活值；对所述第一激活值取绝对值后再通过Selu函数进行激活已得到第二激活值；将所述第二激活值乘以所述第一指数函数值以得到所述校正特征向量的预定位置的特征值。

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