1.一种网络信息安全监管方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：将当前网络运行终端的运行流程划分为若干流程子序列，获取各流程子序列的性能监测数据、流量数据以及日志数据；

步骤S2：将各流程子序列的性能监测数据和流量数据与性能监测标准以及标准流量二维曲线进行对比，根据对比结果筛选出无效流量数据和异常流量数据，预设漏洞数据库，将流程子序列的日志数据与漏洞特征数据进行匹配，根据匹配结果筛选出正常日志数据和漏洞关联日志数据；

步骤S3：获取各流程子序列的若干历史监测周期内历史数据，获取历史数据中异常流量数据和漏洞关联日志数据的监测时间，根据监测时间将异常流量数据和漏洞关联日志数据打包成一组潜在关联聚合包；根据潜在关联聚合包中的漏洞关联日志数据所关联的漏洞特征数据的漏洞类型，聚合漏洞类型相同的关联聚合包，构建若干动态子网络；

步骤S4：将当前监测周期的流程子序列的异常流量数据与若干动态子网络的异常流量数据进行相似度匹配，根据匹配结果制定网络预防措施；

将当前网络运行终端的运行流程划分为若干流程子序列，获取各流程子序列的性能监测数据、流量数据以及日志数据的过程包括：获取当前网络运行终端的运行流程特性，根据运行流程特性提取流程信息，将网络运行流程根据流程信息进行拆分，划分为若干流程子序列；

在各流程子序列设置网络安全监测点位，所述网络安全监测点位用于获取各流程子序列的性能监测数据、流量数据以及日志数据并标注监测时间，设置监测周期；

将各流程子序列的性能监测数据和流量数据与性能监测标准以及标准流量二维曲线进行对比，根据对比结果筛选出无效流量数据和异常流量数据的过程包括：根据各流程子序列的运行流程特性获取各流程子序列的性能监测标准以及标准流量二维曲线，所述标准流量二维曲线的横坐标为时间，纵坐标为流量，将各流程子序列的网络安全监测点位监测的性能监测数据和流量数据分别与各流程子序列对应的性能监测标准以及标准流量二维曲线进行对比，获取各流程子序列的性能监测数据误差以及各时刻的流量数据误差；

预设性能误差阈值和流量误差阈值，将各流程子序列的性能监测数据误差以及流量数据误差分别与性能误差阈值和流量误差阈值进行对比；

将性能监测数据误差小于等于性能误差阈值且流量数据误差大于流量误差阈值的流量数据标记为无效流量数据；

将性能监测数据误差大于性能误差阈值且流量数据误差大于流量误差阈值的流量数据标记为异常流量数据；

预设漏洞数据库，将流程子序列的日志数据与漏洞特征数据进行匹配，根据匹配结果筛选出正常日志数据和漏洞关联日志数据的过程包括：预设漏洞数据库，漏洞数据库中包含若干漏洞特征数据，预设定期漏洞扫描时间间隔，获取流程子序列的日志数据，根据定期漏洞扫描时间间隔定期将流程子序列的日志数据与漏洞特征数据进行匹配，若在定期漏洞扫描时间间隔内流程子序列的流量数据被标记为异常流量数据，则立即将此时刻流程子序列的日志数据与漏洞特征数据进行匹配；

若流程子序列的日志数据与漏洞特征数据匹配成功，则将所述漏洞特征数据与日志数据相关联，并将所述日志数据标记为漏洞关联日志数据；

若流程子序列的日志数据与漏洞特征数据匹配失败，则将所述日志数据标记为正常日志数据；

获取各流程子序列的若干历史监测周期内历史数据，获取历史数据中异常流量数据和漏洞关联日志数据的监测时间，根据监测时间将异常流量数据和漏洞关联日志数据打包成一组潜在关联聚合包的过程包括：获取各流程子序列的若干历史监测周期内的历史性能监测数据、历史流量数据以及历史日志数据，并筛选出若干历史监测周期内的异常流量数据和漏洞关联日志数据，同时获取上述异常流量数据和漏洞关联日志数据的监测时间；

预设时间聚合阈值，获取若干历史监测周期内各异常流量数据的监测时间与各漏洞关联日志数据的监测时间的监测时间差值，将监测时间差值小于等于时间聚合阈值的异常流量数据和漏洞关联日志数据打包成一组潜在关联聚合包；

根据潜在关联聚合包中的漏洞关联日志数据所关联的漏洞特征数据的漏洞类型，聚合漏洞类型相同的关联聚合包，构建若干动态子网络的过程包括：获取若干历史监测周期内的所有潜在关联聚合包，获取所有潜在关联聚合包中的漏洞关联日志数据所关联的漏洞特征数据，获取漏洞特征数据的漏洞类型，将漏洞类型相同的潜在关联聚合包聚合，构建动态子网络，将漏洞类型相同的各潜在关联聚合包聚合中的异常流量数据作为动态子网络的节点，获取若干不同漏洞类型的动态子网络，构建子网络数据库，将若干不同漏洞类型的动态子网络存储至子网络数据库中；

将当前监测周期的流程子序列的异常流量数据与若干动态子网络的异常流量数据进行相似度匹配，根据匹配结果制定网络预防措施的过程包括：判断当前监测周期内流程子序列的流量数据是否被标记为异常流量数据，若当前监测周期内流程子序列的流量数据被标记为异常流量数据，则判断当前监测周期内流程子序列的日志数据是否为漏洞关联日志数据，若当前监测周期内流程子序列的日志数据为漏洞关联日志数据，则获取漏洞关联日志数据所关联的漏洞特征数据的漏洞类型，根据所述漏洞类型制定网络预防措施；

若当前监测周期内流程子序列的日志数据为正常日志数据，则将当前监测周期内流程子序列的异常流量数据传输至子网络数据库中，将流程子序列的异常流量数据与子网络数据库中各动态子网络的异常流量数据进行数值型属性匹配，获取流程子序列的异常流量数据与子网络数据库中各动态子网络的异常流量数据的相似度，筛选出相似度最高的异常流量数据所属的动态子网络，获取所述动态子网络中的漏洞特征数据的漏洞类型，根据所述漏洞类型制定网络预防措施。

2.一种网络信息安全监管系统，具体应用于权利要求1所述的一种网络信息安全监管方法，包括监控中心，其特征在于，所述监控中心通信连接有数据采集模块、数据分析模块、时序聚合模块和网络预防模块；

所述数据采集模块用于将当前网络运行终端的运行流程划分为若干流程子序列，获取各流程子序列的性能监测数据、流量数据以及日志数据；

所述数据分析模块用于将各流程子序列的性能监测数据和流量数据与性能监测标准以及标准流量二维曲线进行对比，根据对比结果筛选出无效流量数据和异常流量数据，预设漏洞数据库，将流程子序列的日志数据与漏洞特征数据进行匹配，根据匹配结果筛选出正常日志数据和漏洞关联日志数据；

所述时序聚合模块用于获取各流程子序列的若干历史监测周期内历史数据，获取历史数据中异常流量数据和漏洞关联日志数据的监测时间，根据监测时间将异常流量数据和漏洞关联日志数据打包成一组潜在关联聚合包；根据潜在关联聚合包中的漏洞关联日志数据所关联的漏洞特征数据的漏洞类型，聚合漏洞类型相同的关联聚合包，构建若干动态子网络；

所述网络预防模块用于将当前监测周期的流程子序列的异常流量数据与若干动态子网络的异常流量数据进行相似度匹配，根据匹配结果制定网络预防措施。