[發明專利]一種DDoS攻擊檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201711451017.9
• 申請日: 2017-12-27
• 公開（公告）號: CN109981533B
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發明（設計）人: 劉書林
• 申請（專利權）人: 中移（杭州）信息技術有限公司;中國移動通信集團公司
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;H04L29/08
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 郭潤湘

1.一種分布式拒絕服務DDoS攻擊檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

在檢測周期內，確定服務器接收的每個訪問請求訪問對應的統一資源定位符URL頁面的訪問時長，并根據每個訪問時長，確定總訪問時長；

根據每個訪問請求對應的訪問時長，及所述總訪問時長，確定每個訪問請求對應的第一概率，根據每個所述第一概率及預設的信息熵公式，確定所述檢測周期的停留時間熵；

判斷所述檢測周期的停留時間熵是否位于預設的時間熵范圍內；

如果否，確定所述服務器在所述檢測周期內受到DDoS攻擊；

如果是，確定所述服務器在所述檢測周期內處于突發用戶大流量Flash Crowd情況下；

其中，所述在檢測周期內，確定服務器接收的每個訪問請求訪問對應的URL頁面的訪問時長之前，所述方法還包括：

根據所述檢測周期內，服務器中每個URL頁面被訪問的次數，服務器接收到訪問請求的總次數，確定每個URL頁面被訪問的第二概率；

根據每個所述第二概率及預設的信息熵公式，確定所述檢測周期的請求熵；

判斷所述請求熵是否位于預設的請求熵范圍內；

如果否，進行后續的在檢測周期內，確定服務器接收的每個訪問請求訪問對應的URL頁面的訪問時長的步驟；

如果是，確定所述服務器在所述檢測周期內未受到DDoS攻擊，也未處于突發用戶大流量Flash Crowd情況下。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在檢測周期內，確定服務器接收的每個訪問請求訪問對應的URL頁面的訪問時長包括：

獲取檢測周期內，所述每個訪問請求的請求時間及對應的URL頁面的跳轉時間；

針對每個訪問請求，根據該訪問請求對應的URL頁面的跳轉時間與接收到該訪問請求的請求時間的差值，確定該訪問請求訪問對應的URL頁面的訪問時長。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據每個所述第一概率及預設的信息熵公式，確定所述檢測周期的停留時間熵包括：

根據公式確定所述檢測周期的停留時間熵，其中H(U₁)為所述檢測周期的停留時間熵、n為第一概率的數量、P_i為第i個第一概率。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據每個所述第二概率及預設的信息熵公式，確定所述檢測周期的請求熵包括：

根據公式確定所述檢測周期的請求熵，其中H(U₂)為所述檢測周期的請求熵、N為第二概率的數量、P_j為第j個第二概率。

5.一種分布式拒絕服務DDoS攻擊檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一確定模塊，用于在檢測周期內，確定服務器接收的每個訪問請求訪問對應的統一資源定位符URL頁面的訪問時長，并根據每個訪問時長，確定總訪問時長；

第二確定模塊，用于根據每個訪問請求對應的訪問時長，及所述總訪問時長，確定每個訪問請求對應的第一概率，根據每個所述第一概率及預設的信息熵公式，確定所述檢測周期的停留時間熵；

第一判斷模塊，用于判斷所述檢測周期的停留時間熵是否位于預設的時間熵范圍內，并根據判斷結果觸發第三確定模塊；

第三確定模塊，用于如果所述檢測周期的停留時間熵不位于預設的時間熵范圍內，確定所述服務器在所述檢測周期內受到DDoS攻擊，如果所述檢測周期的停留時間熵位于預設的時間熵范圍內，確定所述服務器在所述檢測周期內處于突發用戶大流量Flash Crowd情況下；

其中，所述裝置還包括：

第二判斷模塊，用于根據所述檢測周期內，服務器中每個URL頁面被訪問的次數，服務器接收到訪問請求的總次數，確定每個URL頁面被訪問的第二概率；根據每個所述第二概率及預設的信息熵公式，確定所述檢測周期的請求熵；判斷所述請求熵是否位于預設的請求熵范圍內；如果否，觸發第一確定模塊，如果是，觸發所述第三確定模塊；

所述第三確定模塊，還用于確定所述服務器在所述檢測周期內未受到DDoS攻擊，也未處于突發用戶大流量Flash Crowd情況下。