[发明专利]一种基于机器学习的网络资产管理方法及相关组件在审
| 申请号： | 202110485092.7 | 申请日： | 2021-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN113239360A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 马晓峰;范渊;杨勃 | 申请（专利权）人： | 杭州安恒信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06K9/62;G06N20/10;H04L29/06 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 丁曼曼 |
| 地址： | 310000 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请公开了一种基于机器学习的网络资产管理方法及相关组件。该方法包括：获取目标地区内的网络资产数据，并根据网络资产类型对网络资产数据进行分类以得到不同类型的网络资产数据集；利用与网络资产数据集的类型对应的漏洞扫描策略对网络资产数据集进行扫描，并根据扫描结果将网络资产数据集中的数据划分为不良资产数据和优质资产数据；通过机器学习算法对不良资产数据进行学习，并根据学习结果优化漏洞扫描策略；按照预设的细分规则对网络资产数据集中的不良资产数据和优质资产数据进行分类合并，并对合并后的每个网络资产数据子集中的数据进行风险或价值排序以实现网络资产管理。提高了网络资产数据漏洞检测能力和网络资产管理的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 网络 资产 管理 方法 相关 组件 | ||
【主权项】：
暂无信息
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