本发明涉及网络与信息安全，具体为一种网络与信息安全的动态预警系统及预警方法。
背景技术：
1、动态预警系统是一种旨在监测网络与信息安全威胁并及时发出预警的系统。该系统通常利用实时数据采集和分析技术，监控网络流量、系统日志、用户行为等信息，以识别异常活动和潜在威胁。预警方法包括基于规则的静态分析和基于机器学习的动态检测，通过与已知的攻击模式和行为进行比对，识别可能的风险并发出警报。这种系统能够帮助组织及时发现并应对安全威胁，提高网络安全水平，保护信息资产的完整性和机密性。
2、然而，动态预警系统也存在一些缺陷。首先，系统的误报率较高，即虽然系统能够识别出潜在威胁，但也容易将正常活动误判为异常。这可能导致管理员收到大量误报警告，降低了系统的可信度和有效性。其次，对于新型攻击或未知威胁的识别能力有限。传统的基于规则的静态分析和机器学习算法可能无法捕捉到新型攻击的特征，使得系统在面对新型威胁时显得无力。因此，动态预警系统需要不断更新和改进算法，以提高对新型威胁的检测能力和准确性。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种网络与信息安全的动态预警系统及预警方法，解决了系统的误报率较高、新型攻击或未知威胁的识别能力有限的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种网络与信息安全的动态预警系统，包括：
5、硬件组件与软件组件，所述硬件组件包括：数据采集和分析的服务器、网络流量传感器、日志记录器与用户行为监测器，所述软件组件包括：实时数据采集软件、数据分析软件与预警系统软件；
6、所述数据分析软件包括静态分析模块，所述用户行为监测器通过分析用户的访问行为、操作行为和身份验证信息，能够及时发现并阻止恶意用户的非法访问和操作，所述预警系统软件具有自我学习能力，能够根据历史预警数据和实时反馈信息优化预警策略，持续提升系统的预警效果。
7、优选的，所述静态分析模块采用了自适应规则更新机制，通过监控实时网络情况和攻击行为动态更新规则库减少误报率。
8、优选的，所述数据分析软件包括机器学习模型，所述机器学习模型采用了多层神经网络结构，能够对未知威胁进行更精准的识别和预警从而提高了系统对新型攻击的应对能力。
9、优选的，所述预警系统软件引入了智能决策机制，能够根据攻击行为的严重程度和风险等级自动采取相应的响应措施，增强了系统的自动化和智能化，所述预警系统软件构建集中式预警管理平台，实现了对多个系统的统一管理和监控，从而提高了安全管理的效率和可靠性。
10、优选的，所述数据分析软件利用多维数据分析技术，将网络流量、系统日志和用户行为等多个维度的数据进行综合分析，提高了对复杂攻击的识别和分析能力，所述数据采集和分析的服务器过程中采用了加密传输和存储技术，保障了数据的机密性和完整性，防止数据被篡改或泄漏。
11、优选的，所述日志记录器与用户行为监测器采用行为分析技术，能够发现并预警异常的系统操作和事件，提高了系统的安全性和稳定性。
12、优选的，所述预警系统软件包括攻击行为模型，基于统计分析的模型：
13、
14、其中x1,x2,...,xn是输入的特征，β0,β1,β2,...,βn是回归系数，x1，x2表示特征之间的交互项。
15、一种网络与信息安全的动态预警方法，包括以下步骤：
16、s1、在硬件组件中，包括数据采集和分析的服务器、网络流量传感器、日志记录器和用户行为监测器，在软件组件中，包括实时数据采集软件、数据分析软件和预警系统软件；
17、s2、实时数据采集软件负责收集网络流量、系统日志和用户行为等数据，并传输给数据分析软件进行处理，采用静态分析模块，通过自适应规则更新机制动态更新规则库，监控实时网络情况和攻击行为，以减少误报率；
18、s3、用户行为监测器通过分析用户的访问行为、操作行为和身份验证信息，能够及时发现并阻止恶意用户的非法访问和操作；
19、s4、在预警系统软件中，引入智能决策机制，根据攻击行为的严重程度和风险等级自动采取相应的响应措施，增强系统的自动化和智能化；
20、s5、预警系统软件构建集中式预警管理平台，实现对多个系统的统一管理和监控，提高安全管理的效率和可靠性，数据分析软件利用多维数据分析技术，将网络流量、系统日志和用户行为等多个维度的数据进行综合分析，提高对复杂攻击的识别和分析能力；
21、s6、数据采集和分析的服务器采用加密传输和存储技术，保障数据的机密性和完整性，防止数据被篡改或泄漏；
22、s7、日志记录器与用户行为监测器采用行为分析技术，发现并预警异常的系统操作和事件，提高系统的安全性和稳定性；
23、s8、预警系统软件中，包括攻击行为模型和基于统计分析的模型，其中采用多层神经网络结构的机器学习模型，对未知威胁进行更精准的识别和预警，提高系统对新型攻击的应对能力。
24、(三)有益效果
25、本发明提供了一种网络与信息安全的动态预警系统及预警方法。具备以下有益效果：
26、通过硬件组件和软件组件的协同作用，实现了网络流量、系统日志和用户行为等数据的高效收集和综合分析，为系统的安全预警提供了可靠的数据支持，静态分析模块采用自适应规则更新机制，能够动态更新规则库，随着网络情况和攻击行为的变化而进行实时调整，从而有效减少了误报率，提高了系统的准确性和可靠性，预警系统软件具有自我学习能力，能够根据历史预警数据和实时反馈信息优化预警策略，持续提升系统的预警效果，并引入智能决策机制，根据攻击行为的严重程度和风险等级自动采取相应的响应措施，增强了系统的自动化和智能化，数据分析软件利用多维数据分析技术，将网络流量、系统日志和用户行为等多个维度的数据进行综合分析，提高了对复杂攻击的识别和分析能力，增强了系统的应对能力，数据采集和分析的服务器采用加密传输和存储技术，保障了数据的机密性和完整性，防止数据被篡改或泄漏。同时，日志记录器与用户行为监测器采用行为分析技术，能够发现并预警异常的系统操作和事件，提高了系统的安全性和稳定性。
1.一种网络与信息安全的动态预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种网络与信息安全的动态预警系统，其特征在于：所述静态分析模块采用了自适应规则更新机制，通过监控实时网络情况和攻击行为动态更新规则库减少误报率。
3.根据权利要求1所述的一种网络与信息安全的动态预警系统，其特征在于：所述数据分析软件包括机器学习模型，所述机器学习模型采用了多层神经网络结构。
4.根据权利要求1所述的一种网络与信息安全的动态预警系统，其特征在于：所述预警系统软件引入了智能决策机制，能够根据攻击行为的严重程度和风险等级自动采取相应的响应措施，所述预警系统软件构建集中式预警管理平台，实现了对多个系统的统一管理和监控。
5.根据权利要求1所述的一种网络与信息安全的动态预警系统，其特征在于：所述数据分析软件利用多维数据分析技术，将网络流量、系统日志和用户行为等多个维度的数据进行综合分析，所述数据采集和分析的服务器过程中采用了加密传输和存储技术，保障了数据的机密性和完整性。
6.根据权利要求1所述的一种网络与信息安全的动态预警系统，其特征在于：所述日志记录器与用户行为监测器采用行为分析技术，能够发现并预警异常的系统操作和事件。
7.根据权利要求1所述的一种网络与信息安全的动态预警系统，其特征在于：所述预警系统软件包括攻击行为模型，基于统计分析的模型：
8.一种网络与信息安全的动态预警方法，其特征在于：包括以下步骤：
