[發(fā)明專利]基于存活端口的系統(tǒng)識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111045265.X
• 申請(qǐng)日: 2021-09-07
• 公開（公告）號(hào): CN113518019B
• 公開（公告）日: 2022-03-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉加勇;朱林;白興偉;劉加瑞
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京華云安信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): H04L43/0805
• 分類號(hào): H04L43/0805;G06N20/20;G06N20/10;G06N20/00;G06N5/00;G06N3/08
• 代理公司: 北京華專卓海知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11664
• 代理人: 孫振韜;王一

本公開的實(shí)施例提供了基于存活端口的系統(tǒng)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括對(duì)目標(biāo)機(jī)進(jìn)行端口探測(cè)，確定所述目標(biāo)機(jī)中每一個(gè)端口的存活狀態(tài)；根據(jù)所述目標(biāo)機(jī)中每一個(gè)端口的存活狀態(tài)生成編碼，所述編碼用于對(duì)端口存活狀態(tài)進(jìn)行標(biāo)記；將所述編碼輸入至通過監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練的系統(tǒng)識(shí)別模型中，得到輸出的所述目標(biāo)機(jī)的系統(tǒng)類型。以此方式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)系統(tǒng)類型的精準(zhǔn)識(shí)別。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開的實(shí)施例一般涉及網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域，并且更具體地，涉及基于存活端口的系統(tǒng)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

現(xiàn)有識(shí)別系統(tǒng)類型的技術(shù)主要基于ICMP協(xié)議的Ping，發(fā)送ICMP包，通過查看返回的TTL值，進(jìn)行系統(tǒng)的大致判斷。

但是，通過TTL值判斷系統(tǒng)類型，當(dāng)存在防火墻或者安全軟件的情況時(shí)，會(huì)導(dǎo)致ping目標(biāo)IP收不到響應(yīng)；當(dāng)使用腳本實(shí)現(xiàn)ICMP的ping發(fā)包時(shí)，需要管理員權(quán)限；同時(shí)TTL值還可以進(jìn)行人為修改，對(duì)系統(tǒng)類型的判斷進(jìn)一步增加了難度。

發(fā)明內(nèi)容

根據(jù)本公開的實(shí)施例，提供了一種基于存活端口的系統(tǒng)識(shí)別方案。

在本公開的第一方面，提供了一種基于存活端口的系統(tǒng)識(shí)別方法。該方法包括：

對(duì)目標(biāo)機(jī)進(jìn)行端口探測(cè)，確定所述目標(biāo)機(jī)中每一個(gè)端口的存活狀態(tài)；

根據(jù)所述目標(biāo)機(jī)中每一個(gè)端口的存活狀態(tài)生成編碼，所述編碼用于對(duì)端口存活狀態(tài)進(jìn)行標(biāo)記；

將所述編碼輸入至通過監(jiān)督學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練的系統(tǒng)識(shí)別模型中，得到輸出的所述目標(biāo)機(jī)的系統(tǒng)類型。

進(jìn)一步地，所述對(duì)目標(biāo)機(jī)進(jìn)行端口探測(cè)，確定所述目標(biāo)機(jī)中每一個(gè)端口的存活狀態(tài)包括：

通過無序掃描的方式對(duì)目標(biāo)機(jī)進(jìn)行端口探測(cè)，確定所述目標(biāo)機(jī)中每一個(gè)端口的存活狀態(tài)。

進(jìn)一步地，所述根據(jù)所述目標(biāo)機(jī)中每一個(gè)端口的存活狀態(tài)生成編碼包括：

對(duì)每一個(gè)端口的存活狀態(tài)進(jìn)行標(biāo)記；

按照端口的標(biāo)號(hào)順序，對(duì)標(biāo)記后的端口進(jìn)行排序，根據(jù)端口的存活狀態(tài)生成編碼。

進(jìn)一步地，所述監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括樸素貝葉斯、SVM、決策樹、邏輯回歸、Adaboosting、XGboost和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

進(jìn)一步地，所述系統(tǒng)識(shí)別模型通過如下步驟訓(xùn)練得到：

生成訓(xùn)練樣本集合，其中，訓(xùn)練樣本包括多組用于對(duì)端口存活狀態(tài)進(jìn)行標(biāo)記的數(shù)組以及與其對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)類型；

將所述訓(xùn)練樣本集合按照預(yù)設(shè)比例劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集；

將所述訓(xùn)練集中的數(shù)組作為輸入，將與所述編碼對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)類型作為輸出，以CTC為損失函數(shù)，訓(xùn)練系統(tǒng)識(shí)別模型。

進(jìn)一步地，還包括：

通過所述驗(yàn)證集對(duì)所述系統(tǒng)識(shí)別模型進(jìn)行檢測(cè)，若檢測(cè)失敗，則重新進(jìn)行訓(xùn)練。

進(jìn)一步地，還包括：

接收所述目標(biāo)機(jī)在接收ICMP包后返回的TTL值；

通過所述TTL值對(duì)所述目標(biāo)機(jī)的系統(tǒng)類型進(jìn)行二次驗(yàn)證，若驗(yàn)證失敗，則進(jìn)行人工校驗(yàn)。

在本公開的第二方面，提供了一種基于存活端口的系統(tǒng)識(shí)別裝置。該裝置包括：

探測(cè)模塊，用于對(duì)目標(biāo)機(jī)進(jìn)行端口探測(cè)，確定所述目標(biāo)機(jī)中每一個(gè)端口的存活狀態(tài)；

編碼模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)機(jī)中每一個(gè)端口的存活狀態(tài)生成編碼，所述編碼用于對(duì)端口存活狀態(tài)進(jìn)行標(biāo)記；