[發(fā)明專利]基于偽裝代理與動態(tài)技術(shù)相關(guān)聯(lián)的自動化安全防護方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011087361.6
• 申請日: 2020-10-13
• 公開（公告）號: CN111935193B
• 公開（公告）日: 2021-01-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孟軍
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇開博科技有限公司
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;H04L29/08
• 代理公司: 南京蘇創(chuàng)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 32273
• 代理人: 張艷

1.一種基于偽裝代理與動態(tài)技術(shù)相關(guān)聯(lián)的自動化安全防護方法，其特征在于：包括以下步驟，

步驟1：設(shè)置偽裝代理：在原有Web服務(wù)器的基礎(chǔ)上，構(gòu)建一個新的Web服務(wù)，新的Web服務(wù)含有多個安全漏洞，從而誘導(dǎo)攻擊者進入新的Web服務(wù)；

步驟2：設(shè)置流量分析系統(tǒng)，將偽裝代理中的流量導(dǎo)入流量分析系統(tǒng)，

步驟3：根據(jù)流量分析系統(tǒng)獲得攻擊者的基本信息，設(shè)計深度學(xué)習(xí)模型進而生成黑客畫像，具體為，

從流量分析系統(tǒng)中獲取攻擊者的基本信息，所述基本信息為：操作系統(tǒng)、顯卡、CPU、時區(qū)、瀏覽器、用戶代理UserAgent、字體、地址位置、設(shè)備像素比、分辨率、語言設(shè)置、IP地址、代理設(shè)置，深度學(xué)習(xí)模型采用自定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用TensorFlow智能計算平臺，網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如下：

輸入層為flatten層，進行特征打平操作，第二層為全連接dense(64)層，采用relu激活函數(shù),第三層為dense(128)層，采用relu激活函數(shù)，dropout=0.5，dropout通過隨機斷開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接，第四層為dense(256)層，采用relu激活函數(shù)，第五層為dense(64)層，采用relu激活函數(shù)，第六層為dense(1)層，采用relu激活函數(shù)，第七層為dense(64)層，采用relu激活函數(shù)，第八層為dense(256)層，采用relu激活函數(shù)，輸出層為dense(13)層，采用relu激活函數(shù)，relu激活函數(shù)公式：relu（x）:= max(0,x)

將十三種基本信息作為特征，數(shù)據(jù)歸一化后，進行前向傳播后將十三個輸出首尾相連得到獨一無二的黑客畫像；

步驟4：設(shè)置動態(tài)防護系統(tǒng)，將黑客畫像存入動態(tài)防護系統(tǒng)，

步驟5：當(dāng)用戶訪問Web服務(wù)時，生成用戶畫像，將該用戶畫像與動態(tài)防護系統(tǒng)里的黑客畫像匹配，若匹配成功，實時阻斷攻擊者。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于偽裝代理與動態(tài)技術(shù)相關(guān)聯(lián)的自動化安全防護方法，其特征在于：所述步驟2具體為：

將攻擊者在偽裝代理中產(chǎn)生的流量，導(dǎo)入流量分析系統(tǒng)，流量分析系統(tǒng)使用網(wǎng)絡(luò)封包分析傳統(tǒng)工具tshark；通過旁路獲取用戶到服務(wù)端的流量，然后通過拆解流量包獲取用戶的IP地址、瀏覽器表頭，獲取攻擊者的身份，再通過拆解流量包與分析審計日志的結(jié)合來判斷攻擊者攻擊手法、攻擊軌跡，通過分析攻擊者身份、攻擊手法、攻擊軌跡來獲取攻擊者的瀏覽器信息、操作系統(tǒng)信息、地理位置、設(shè)備的指紋、以及攻擊者的社交帳號。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于偽裝代理與動態(tài)技術(shù)相關(guān)聯(lián)的自動化安全防護方法，其特征在于：所述步驟4具體為：

動態(tài)防護系統(tǒng)裝載了現(xiàn)有的防護策略，包括：動態(tài)封裝、動態(tài)驗證、動態(tài)混淆、動態(tài)令牌，將生成的黑客畫像加入到動態(tài)防護系統(tǒng)中，并迅速擴散至所有防護節(jié)點，同步啟動可編程對抗模塊加載預(yù)設(shè)的場景防護方案。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于偽裝代理與動態(tài)技術(shù)相關(guān)聯(lián)的自動化安全防護方法，其特征在于：所述步驟5中使用余弦相似度的動態(tài)匹配方法將該用戶畫像與動態(tài)防護系統(tǒng)里的黑客畫像匹配。