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[發(fā)明專利]一種黑客攻擊分級檢測方法及裝置有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910193522.0 申請日: 2019-03-14
公開(公告)號: CN110401626B 公開(公告)日: 2022-02-18
發(fā)明(設(shè)計)人: 陳劍;胡珀;郭冕;牛保龍;洪旭升;李相垚;易楠;周雨陽 申請(專利權(quán))人: 騰訊科技(深圳)有限公司
主分類號: H04L9/40 分類號: H04L9/40
代理公司: 廣州三環(huán)專利商標代理有限公司 44202 代理人: 郝傳鑫;賈允
地址: 518057 廣東省深圳*** 國省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 黑客 攻擊 分級 檢測 方法 裝置
【權(quán)利要求書】:

1.一種黑客攻擊分級檢測方法,其特征在于,所述方法包括:

獲取日志信息,所述日志信息由日志匯總服務(wù)器匯總各個業(yè)務(wù)服務(wù)器輸出的日志得到,所述日志匯總服務(wù)器通過與各個業(yè)務(wù)服務(wù)器的通信控制所述各個業(yè)務(wù)服務(wù)器日志捕獲的開閉以及日志輸出的開閉;

根據(jù)聚合模型從所述日志信息中自動提取相關(guān)字段,所述相關(guān)字段均為所述日志信息中的字段的固有屬性;所述聚合模型為通過擬合日志信息中各個字段與黑客行為的對應(yīng)關(guān)系,并獲取對黑客行為判定具有指向作用的相關(guān)字段而得到的機器學(xué)習(xí)模型,所述聚合模型根據(jù)不同的使用場景,不同的黑客攻擊行為及其組合行為進行迭代優(yōu)化,其中,所述相關(guān)字段包括HTTP的client_ip字段、HTTP的HOST字段和HTTP的CGI字段;

獲取所述相關(guān)字段的對應(yīng)屬性值,包括通過獲取HTTP的client_ip字段的屬性值得到用戶IP地址屬性,通過獲取HTTP的HOST字段的屬性值得到業(yè)務(wù)屬性,通過獲取HTTP的CGI字段的屬性值得到接口屬性;

對所述相關(guān)字段的對應(yīng)屬性值進行聚合計算以得到所述日志信息對應(yīng)的評分;

根據(jù)所述評分和預(yù)設(shè)的黑客行為分級判定規(guī)則對日志信息對應(yīng)的行為進行分級判定。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法,其特征在于,還包括:根據(jù)所述判定結(jié)果生成黑客攻擊行為特征畫像。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于:

若所述日志信息對應(yīng)的行為為強黑客攻擊行為,則將所述日志信息納入第一信息庫,所述第一信息庫用于后續(xù)分析所述強黑客攻擊行為對應(yīng)的特征畫像。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法,其特征在于:

通過聚合模型進行擬合的字段包括日志信息中的HTTP的請求time字段、HTTP的client_ip字段、HTTP的HOST字段、HTTP的請求頭字段、HTTP的CGI字段、HTTP的GET參數(shù)字段、HTTP的POST body字段、HTTP的請求方法字段、HTTP的user_agent字段、HTTP的referer字段、HTTP的cookie字段和/或HTTP的POST body字段。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于:

所述用戶IP地址的屬性為代理、IDC、國外IP地址、網(wǎng)關(guān)IP地址、黑IP地址或特殊地區(qū)IP地址;

所述業(yè)務(wù)屬性為普通業(yè)務(wù)、重點業(yè)務(wù)或核心業(yè)務(wù);

所述接口屬性為上傳接口、支付接口或登錄入口。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述評分和預(yù)設(shè)的黑客行為分級判定規(guī)則對日志信息對應(yīng)的行為進行分級判定,包括:

判斷所述評分是否低于第一閾值;

若低于第一閾值,則判定所述日志信息對應(yīng)的行為非黑客攻擊行為;

否則,判斷所述評分是否低于第二閾值;

若是,則判定所述日志信息對應(yīng)的行為為弱黑客攻擊行為;

若否,則判定所述日志信息對應(yīng)的行為為強黑客攻擊行為。

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