申请/专利权人：中诚华隆计算机技术有限公司

申请日：2024-01-18

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117592060B

主分类号：G06F21/57

分类号：G06F21/57;G06F21/55;G06F18/23213;G06F16/23;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开

摘要：本发明涉及计算机网络安全技术领域，具体涉及一种处理器网络安全漏洞检测方法及系统，包括以下步骤：收集处理器操作数据；使用机器学习算法分析收集的操作数据，识别异常行为模式，指示未知安全漏洞的存在；实时监控处理器活动，动态调整漏洞检测参数以提高检测精度；利用云端数据库实时更新漏洞特征库，确保检测方法能应对新出现的威胁；建立处理器与网络安全系统的实时数据接口，使处理器在检测到潜在的安全漏洞时，即时将运行数据和异常模式传输给网络安全系统。本发明，利用云端数据库实时更新技术和应用高级数据分析技术，为处理器网络安全漏洞检测提供了一个全面、深入且高效的解决方案。

主权项：1.一种处理器网络安全漏洞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集处理器操作数据；S2：使用机器学习算法分析收集的操作数据，识别异常行为模式，指示未知安全漏洞的存在；S3：实时监控处理器活动，动态调整漏洞检测参数以提高检测精度；S4：利用云端数据库实时更新漏洞特征库，确保检测方法能应对新出现的威胁，具体包括：S41：建立云端漏洞特征数据库，创建一个包含多个字段的数据库，包括漏洞ID、漏洞名称、影响的处理器型号、漏洞描述、时钟频率异常数据特征、修复状态、发布日期；S42：漏洞信息分类，对漏洞进行分类，将基于时钟频率异常的漏洞单独分类；S43：收集和分析微体系结构攻击数据，收集有关微体系结构攻击数据，从收集的有关微体系结构攻击数据中提取时钟频率异常的模式；S44：自动更新漏洞特征，实施自动化脚本，用于从合作伙伴和开放源获取最新的漏洞信息，并将其格式化后上传到云端数据库，设定固定的更新频率，同时对紧急漏洞提供即时更新功能；S45：实时特征同步与部署，开发一个实时数据同步单元，当云端数据库有新的更新时，自动将更新推送到本地漏洞检测；所述S43中的从收集的有关微体系结构攻击数据中提取时钟频率异常的模式具体包括：使用自回归综合移动平均模型来建立处理器的时钟频率行为模型，捕捉数据中的趋势性变化，自回归综合移动平均模型表示为ARIMA，其中，是自回归项的数目，是数据需要进行差分化的次数，以确保数据的平稳性，是移动平均项的数目，表达为:，其中，是滞后算子，和分别是模型参数，是误差项；结合统计过程控制方法来监控时钟频率的时间序列数据，识别数据中的自然波动和潜在的异常变化，所述统计过程控制方法利用控制图技术来监控时钟频率的实时数据，及时发现数据中的异常波动，基于和控制图，控制图用于监控过程平均值，其控制限为控制图用于监控过程变异性，其控制限为和，其中，是平均极差，是常数，取决于样本大小；波动性建模，利用广义自回归条件异方差模型，来分析时钟频率数据的波动性，广义自回归条件异方差模型，表达为：条件方差方程:，其中，是时间的条件方差，是时间的残差，，和是模型参数；S5：建立处理器与网络安全系统的实时数据接口，使处理器在检测到安全漏洞时，即时将运行数据和异常模式传输给网络安全系统。

全文数据：

权利要求：

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