[發明專利]網絡攻擊的檢測方法及裝置、電子設備、存儲介質在審
| 申請號： | 201910800363.6 | 申請日： | 2019-08-27 |
| 公開（公告）號： | CN110505232A | 公開（公告）日： | 2019-11-26 |
| 發明（設計）人： | 朱利軍 | 申請（專利權）人： | 百度在線網絡技術(北京)有限公司 |
| 主分類號： | H04L29/06 | 分類號： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 11313 北京市鑄成律師事務所 | 代理人： | 包莉莉;武晨燕<國際申請>=<國際公布> |
| 地址： | 100085 北京市*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 流量數據 訪問請求信息 終端 目標服務器 訪問 特征信息 網絡攻擊 客戶端 網絡攻擊事件 發送 客戶端訪問 預設時間段 存儲介質 電子設備 判斷結果 檢測 預設 客戶 申請 統計 | ||
1.一種網絡攻擊的檢測方法，其特征在于，包括：
檢測到客戶端訪問目標服務器的訪問流量數據存在異常，訪問流量數據表征客戶端向目標服務器發送訪問請求信息所形成的流量數據，訪問請求信息至少表征安裝有客戶端的終端的特征信息；
統計在預設時間段內至少一個客戶端向所述目標服務器發送訪問請求信息所形成的目標訪問流量數據，并基于所述目標訪問流量數據中訪問請求信息所表征的終端的特征信息，得到所述目標訪問流量數據所對應的終端占比特征；
將所述終端占比特征與預設終端占比特征進行比較，以確定所述目標訪問流量數據所對應的終端占比是否存在異常，基于是否存在異常的判斷結果確定是否存在網絡攻擊事件。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述檢測到客戶端訪問目標服務器的訪問流量數據存在異常，包括：
獲取客戶端訪問目標服務器的訪問流量數據；
將訪問流量數據與歷史流量數據進行比較，確定訪問流量數據超出歷史流量數據的超出部分大于預設閾值后，確定所述訪問流量數據存在異常。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標訪問流量數據中訪問請求信息所表征的終端的特征信息，得到所述目標訪問流量數據所對應的終端占比特征，包括：
解析所述目標訪問流量數據對應的訪問請求信息所設置的客戶端標識字段，得到客戶端標識字段所表征的終端的特征信息；
基于所述目標訪問流量數據對應的終端的特征信息，得到所述目標訪問流量數據所對應的終端占比特征。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述終端占比特征與預設終端占比特征進行比較，以確定所述目標訪問流量數據所對應的終端占比是否存在異常，包括：
將所述終端占比特征中的目標終端的實際占比區間與預設終端占比特征中目標終端的預設區間進行比較，比較出所述目標終端的實際占比區間是否超出所述預設區間，以確定所述目標訪問流量數據所對應的終端占比是否存在異常。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
比較得到所述目標終端的實際占比區間超出所述預設區間后，確定與所述目標訪問流量數據對應的終端占比存在異常；或者，
比較得到所述目標終端的實際占比區間未超出所述預設區間后，確定與所述目標訪問流量數據對應的終端占比正常。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述統計在預設時間段內至少一個客戶端向所述目標服務器發送訪問請求信息所形成的目標訪問流量數據，包括：
獲取第一網絡流量鏡像數據；
從所述第一網絡流量鏡像數據中，獲取訪問流量數據存在異常下的預設時間段內的至少一個客戶端向所述目標服務器發送訪問請求信息所形成的目標訪問流量數據。
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
獲取第二網絡流量鏡像數據；
對所述第二網絡流量鏡像數據進行預處理，以過濾掉存在異常的訪問流量數據；
至少基于預處理后的網絡流量鏡像數據得到預設終端占比特征。
8.一種網絡攻擊的檢測裝置，其特征在于，包括：
檢測單元，用于檢測到客戶端訪問目標服務器的訪問流量數據存在異常，訪問流量數據表征客戶端向目標服務器發送訪問請求信息所形成的流量數據，訪問請求信息至少表征安裝有客戶端的終端的特征信息；
處理單元，用于統計在預設時間段內至少一個客戶端向所述目標服務器發送訪問請求信息所形成的目標訪問流量數據，并基于所述目標訪問流量數據中訪問請求信息所表征的終端的特征信息，得到所述目標訪問流量數據所對應的終端占比特征；
攻擊事件判斷單元，用于將所述終端占比特征與預設終端占比特征進行比較，以確定所述目標訪問流量數據所對應的終端占比是否存在異常，基于是否存在異常的判斷結果確定是否存在網絡攻擊事件。
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