一种基于机器学习的白名单行为分析系统的制作方法

1.本发明涉及白名单行为分析技术领域，具体为一种基于机器学习的白名单行为分析系统。


背景技术：

2.随着工业信息化进程的不断进行，工业控制系统的封闭性逐渐被打破，越来越多的信息和计算机技术被广泛应用于工业控制领域，对很对软件，操作系统、防火墙、杀毒软件、邮件系统、应用软件等设立了白名单，则在白名单中的用户(或ip地址、ip包、邮件等)会优先通过，不会被当成垃圾邮件拒收。
3.现有的白名单行为分析系统在使用过程中虽然能够对数据进行优先保护作用，在保护数据对白名单收集的数据进行分析时，容易出现分析差异，导致分析数据与白名单收集的数据的资料出现漏洞，并造成控制系统被病毒侵入，从而降低了白名单对来往数据软件相似度的百分比，因此会有大量的垃圾软件和邮件进入到工业控制系统中，导致工业控制系统被恶意程序或者网络攻击破坏的风险大大增加，因此提供了一种基于机器学习的白名单行为分析系统。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于机器学习的白名单行为分析系统，由于机器学习行为具有以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能作用，从而对机器的系统中传输白名单行为的视频，能够通过摄像头拍摄的影像与已收集白名单行为的资料作对比，提高了相似度达到设定百分比，可对白名单行为认证通过保存，以此分析学习白名单行为，同时并在程序中制定好授权机制进行访问和评估，从而提高了安全性能，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于机器学习的白名单行为分析系统，包括安全检测系统、白名单检测系统和机器学习检测系统，所述白名单检测系统和机器学习检测系统与安全检测系统电性连接，所述白名单检测系统与机器学习检测系统电性连接，所述机器学习检测系统包括数据传输模块和数据分析模块，所述数据传输模块与数据分析模块电性连接，所述数据传输模块和数据分析模块与白名单检测系统电性连接，所述机器学习检测系统自带能够对分析数据进行不断改善性能作用的数据储备的知识结构。
6.优选的，所述白名单检测系统包括检测模块和数据储备模块，所述检测模块与数据储备模块电性连接，所述检测模块和数据储备模块与安全检测系统和机器学习检测系统电性连接。
7.优选的，所述检测模块包括特征数值单元和非特征数值单元，所述特征数值单元与非特征数值单元电性连接。
8.优选的，所述数据储备模块包括处理器，所述特征数值单元和非特征数值单元与
处理器连接。
9.优选的，所述安全检测系统包括数据泄漏模块、播报异常模块和病毒攻击模块，所述数据泄漏模块和播报异常模块与病毒攻击模块电性连接，所述数据泄漏模块与播报异常模块电性连接，所述播报异常模块包括声光报警器。
10.优选的，所述数据传输模块包括数据库单元，所述数据分析模块包括特征提取单元和评估单元，所述特征提取单元和评估单元与数据库单元电性连接，所述特征提取单元与评估单元电性连接。
11.优选的，所述特征提取单元包括摄像机，所述摄像机的一端与数据传输模块电性连接。
12.优选的，所述评估单元包括储存器，所述储存器与电源控制设备电性连接。
13.优选的，所述数据传输模块包括数据传输器，所述数据传输器的一端与数据分析模块电性连接。
14.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
15.1、本发明提供一种基于机器学习的白名单行为分析系统，通过机器学习检测系统中的数据传输模块和数据分析模块的配合，能够对白名单检测系统提供分析检测和评估检测作用，从而可对白名单检测系统在进行数据检测过程中相识度百分比的加强，同时通过机器学习检测系统自带的数据储备的知识结构能够对分析数据进行不断改善的性能作用，进一步提高白名单检测系统的相似度的百分比数值，从而对机器的系统中传输白名单行为的视频，能够通过摄像头拍摄的影像与已收集白名单行为的资料作对比，从而提高了白名单行为分析系统的安全性能。
16.2、本发明提供一种基于机器学习的白名单行为分析系统，通过设置数据泄漏模块、播报异常模块和病毒攻击模块的配合，加强了空也控制系统中白名单行为分析过程而定安全性，避免了数据的泄漏和病毒的入侵能够使白名单行为分析在分析过程中更加安全可靠。
附图说明
17.图1为本发明的新型的系统框图；
18.图2为本发明的安全检测系统和白名单检测系统框图；
19.图3为本发明的机器学习检测系统框图；
20.图4为本发明的声光报警器结构电路图；
21.图5为本发明的数据传输器结构电路图。
具体实施方式
22.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
23.本发明提供了如图1～5所示的一种基于机器学习的白名单行为分析系统，包括安全检测系统、白名单检测系统和机器学习检测系统，所述白名单检测系统和机器学习检测
系统与安全检测系统电性连接，所述白名单检测系统与机器学习检测系统电性连接，所述机器学习检测系统包括数据传输模块和数据分析模块，所述数据传输模块与数据分析模块电性连接，所述机器学习检测系统自带能够对分析数据进行不断改善性能作用的数据储备的知识结构，所述数据传输模块和数据分析模块与白名单检测系统电性连接，所述白名单检测系统包括检测模块和数据储备模块，所述检测模块与数据储备模块电性连接，所述检测模块和数据储备模块与安全检测系统和机器学习检测系统电性连接；
24.通过机器学习检测系统中的数据传输模块和数据分析模块的配合，能够对白名单检测系统提供分析检测和评估检测作用，从而可对白名单检测系统在进行数据检测过程中相识度百分比的加强，同时通过机器学习检测系统自带的数据储备的知识结构能够对分析数据进行不断改善的性能作用，进一步提高白名单检测系统的相似度的百分比数值，从而对机器的系统中传输白名单行为的视频，能够通过摄像头拍摄的影像与已收集白名单行为的资料作对比，从而提高了白名单行为分析系统的安全性能。
25.所述检测模块包括特征数值单元和非特征数值单元，所述特征数值单元与非特征数值单元电性连接，所述数据储备模块包括处理器，所述特征数值单元和非特征数值单元与处理器连接，可对数据资料和视频进行分析处理检测。
26.所述安全检测系统包括数据泄漏模块、播报异常模块和病毒攻击模块，所述数据泄漏模块和播报异常模块与病毒攻击模块电性连接，所述数据泄漏模块与播报异常模块电性连接，所述播报异常模块包括声光报警器，通过设置数据泄漏模块、播报异常模块和病毒攻击模块的配合，加强了空也控制系统中白名单行为分析过程而定安全性，避免了数据的泄漏和病毒的入侵能够使白名单行为分析在分析过程中更加安全可靠，声光报警器的电路图如图4所示。
27.所述数据传输模块包括数据库单元，所述数据分析模块包括特征提取单元和评估单元，所述特征提取单元和评估单元与数据库单元电性连接，所述特征提取单元与评估单元电性连接，可对收集的视频和数据资料进行输送，然后对其进行评估，从而辨别视频和数据资料与储备收集的数据资料相似度对比值。
28.所述特征提取单元包括摄像机，所述摄像机的一端与数据传输模块电性连接，能够通过下摄像机对收集的视频进行分析，从而检测视频中与数据储备中的相似度进行百分比评估。
29.所述评估单元包括储存器，所述储存器与电源控制设备电性连接，能够对收集的视频和数据资料进行保存。
30.所述数据传输模块包括数据传输器，所述数据传输器的一端与数据分析模块电性连接，能够对数据提供传送作用，便于对数据进行分析，数据传输器的电路如图5所示。
31.具体使用时，首先通过安全检测系统对白名单检测系统中收集的数据进行检测，能够对白名单检测系统在对数据进行分析时提高了安全性，随后通过机器学习检测系统中将白名单检测的数据名单通过摄像机进行拍摄分析，并与自身内部储备的数据进行对比，从而评估白名单分析的数据与数据库中储备的数据相识度百分比，增强了白名单分析系统中的安全性能，进一步提高了工业系统控制的保护作用，降低了恶意软件和病毒的入侵，即使恶意软件和病毒通过白名单检测系统入侵，也可通过机器学习检测系统进行隔离，并与安全检测系统相互配合，从而发出警报。
32.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。