[發明專利]一種基于卷積神經網絡的碎片報文檢測方法及存儲介質

在審

• 申請號: 202110205408.2
• 申請日: 2021-02-24
• 公開（公告）號: CN113014578A
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 李巖;梁記斌;劉強;李文通
• 申請（專利權）人: 西安超越申泰信息科技有限公司
• 主分類號: H04L29/06
• 分類號: H04L29/06;G06F21/55;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京連和連知識產權代理有限公司 11278
• 代理人: 張濤;張元

1.一種基于卷積神經網絡的碎片報文檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

將IP報文劃分為多個有效的功能片段；

對所述多個有效的功能片段進行組合以生成組合報文；

確定存在問題的組合報文并進行標記以獲得數據樣本；

基于所述數據樣本訓練神經網絡模型，并利用訓練后的神經網絡模型進行碎片報文檢測。

2.如權利要求1所述的基于卷積神經網絡的碎片報文檢測方法，其特征在于，所述有效的功能片段包括：版本號、MF標志位、DF標志位、原地址、目的地址、分組偏移長度、序號、源端口、目的端口、可選字段、數據報文的長度。

3.如權利要求1所述的基于卷積神經網絡的碎片報文檢測方法，其特征在于，所述組合報文至少包含一個所述有效的功能片段。

4.如權利要求1所述的基于卷積神經網絡的碎片報文檢測方法，其特征在于，所述組合報文為16進制數據。

5.如權利要求1所述的基于卷積神經網絡的碎片報文檢測方法，其特征在于，確定存在問題的組合報文還包括：

利用所述組合報文向預設的模擬網絡系統發起碎片報文攻擊，以根據攻擊結果確定存在問題的組合報文。

6.如權利要求1所述的基于卷積神經網絡的碎片報文檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：

在利用訓練后的神經網絡模型進行碎片報文檢測前，通過相應的報文抓取工具抓取網絡中的數據包，所述數據包中包含多個IP報文。

7.如權利要求6所述的基于卷積神經網絡的碎片報文檢測方法，其特征在于，所述通過相應的報文抓取工具抓取的網絡中的數據包不小于10GB。

8.如權利要求6所述的基于卷積神經網絡的碎片報文檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：

在利用訓練后的神經網絡模型進行碎片報文檢測過程中，將發生網絡故障時抓取的數據包進行標記，并加入樣本數據庫以用于進一步的訓練所述神經網路模型。

9.如權利要求8所述的基于卷積神經網絡的碎片報文檢測方法，其特征在于，所述網絡故障包括：操作系統網絡協議棧的崩潰和/或網絡處理軟件的工作異常。

10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有可運行的計算機程序，所述計算機程序在被執行時用于實現如權利要求1-9任意一項所述的基于卷積神經網絡的碎片報文檢測方法的步驟。