[發明專利]基于流量數據的訪問控制方法、裝置、存儲介質及設備

在審

• 申請號: 202111056404.9
• 申請日: 2021-09-09
• 公開（公告）號: CN113949528A
• 公開（公告）日: 2022-01-18
• 發明（設計）人: 王秀賢
• 申請（專利權）人: 中云網安科技有限公司
• 主分類號: H04L9/40
• 分類號: H04L9/40;H04L67/02;G06K9/62
• 代理公司: 北京中強智尚知識產權代理有限公司 11448
• 代理人: 呂夢雪

1.一種基于流量數據的訪問控制方法，其特征在于，包括：

確定安全模型；

對接WEB應用程序的HTTP/HTTPS流量端口；

當通過所述HTTP/HTTPS流量端口接收到一個訪問請求時，利用所述安全模型判斷所述訪問請求是否為正常訪問請求；如果所述訪問請求不為正常訪問請求，則攔截所述訪問請求。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述安全模型判斷所述訪問請求是否為正常訪問請求，包括：

根據所述訪問請求，解析獲取所述訪問請求所攜帶的請求參數；

將所述請求參數與所述安全模型中的正常訪問數據進行匹配，如果匹配成功，則確定所述訪問請求為正常訪問請求，如果匹配失敗，則確定所述訪問請求不為正常訪問請求。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取動態參數；

利用所述安全模型判斷所述動態參數內是否含有攻擊字符，如果所述動態參數內含有攻擊字符，則將所述攻擊字符刪除或發出告警信息。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取合法的URL；

對所述合法的URL進行標記。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定安全模型包括：

獲取流量樣本數據；

基于所述流量樣本數據，提取Http/Https協議流量數據；

對所述Http/Https協議流量數據進行有監督學習和無監督學習，生成安全模型。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述對所述Http/Https協議流量數據進行有監督學習和無監督學習，生成安全模型，包括：

在進行無監督學習時，將所述Http/Https協議流量數據進行分類；

利用PCA算法對分類得到的數據進行降維處理；

對降維后的數據進行調整，得到正常訪問數據和攻擊訪問數據；

在進行有監督學習時，獲取標定的業務樣本數據及攻擊樣本數據；

利用LDA算法對所述標定的業務樣本數據及攻擊樣本數據降維處理，得到降維后的數據；

基于所述降維后的數據，對所述正常訪問數據及攻擊訪問數據進行優化，得到安全模型。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述將分類得到的數據降維處理并進行調整之前還包括：

將分類得到的數據進行預處理，所述預處理包括線性變換、去除噪聲及冗余的數據。

8.一種訪問控制裝置，其特征在于，包括：

確定模型，用于確定安全模型；

對接模塊，用于對接WEB應用程序的HTTP/HTTPS流量端口；

判斷模塊，用于當通過所述HTTP/HTTPS流量端口接收到一個訪問請求時，利用所述安全模型判斷所述訪問請求是否為正常訪問請求；如果所述訪問請求不為正常訪問請求，則攔截所述訪問請求。

9.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有至少一種可執行指令，所述可執行指令使處理器執行如權利要求1-7中任一項所述的基于流量數據的訪問控制方法對應的操作。

10.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器、存儲器、通信接口和通信總線、所述處理器、所述存儲器和所述通信接口通過所述通信總線完成相互間的通信；

所述存儲器用于存放至少一種可執行指令，所述可執行指令使所述處理器執行如權利要求1-7中任一項所述的基于流量數據的訪問控制方法對應的操作。