基于区块链的等级保护测评数据防泄漏系统

在网络安全等级保护中,测评机构有保护测评相关数据的责任。目前测评机构在测评数据技术层面的保护上面临技术分散、技术水平不足等问题,且当前在等级保护测评流程相关的国家标准文件中,对测评数据保护仅存在管理层面的要求。在此情况下,该文提供了一种从技术上保护测评数据的系统方案,旨在帮助保护被测方的数据安全,解决测评双方的信任问题。该系统方案融合测评系统、DLP系统和区块链技术,提供了测评机构对测评数据处理的标准化流程,并可保障审计数据的准确性与真实性。     

一种基于机器学习的等级保护自动测评方法

自我国网络安全等级保护进入2.0时代以来,等级测评方法发展迅猛,但在效率和准确性上仍有待提高。提出一种利用机器学习的自动测评方法。该方法利用Logistic回归算法和线性回归算法对数据例子进行有监督学习,实现了对被测系统的各测评项进行自动分类和辅助评分,有助于提升等级保护测评的效率和准确性。     

基于K-means聚类算法的等级测评数据分析

随着等级测评工作的定期进行,等级测评过程中会不断产生并积累海量的测评数据,但是从以测评报告形式存在的测评数据中无法有效地提取出有价值的信息,无法为后续的等级保护工作形成参考指导。利用K-means聚类算法对等级测评数据进行了分析。首先,介绍了等级测评的概念及基本内容;然后,阐述了K-means聚类算法理论;最后,详细地介绍了基于K-means聚类算法的等级测评数据分析的具体流程,为等级测评数据的充分利用提供了一定的参考。