[發明專利]防火墻洞察處理與機器學習

在審

• 申請號: 202180028175.1
• 申請日: 2021-04-13
• 公開（公告）號: CN115428404A
• 公開（公告）日: 2022-12-02
• 發明（設計）人: 菲拉特·卡萊西勒;王湘;格雷戈里·李·斯拉赫特
• 申請（專利權）人: 谷歌有限責任公司
• 主分類號: H04L9/40
• 分類號: H04L9/40;G06N20/00;G06K9/62
• 代理公司: 上海華誠知識產權代理有限公司 31300
• 代理人: 肖華

1.一種計算機實現的方法(600)，其特征在于，當在數據處理硬件(204)上執行時，使所述數據處理硬件(204)執行用于訓練防火墻利用模型(402)的操作，所述操作包括：

接收(602)在利用周期期間由防火墻接收的連接請求(28)的防火墻利用數據(352)，所述防火墻利用數據(352)包括在所述利用周期期間與至少一個防火墻規則(312)相關聯的子規則集合(322)中的每個子規則的命中計數；

基于所述防火墻利用數據(352)生成(604)訓練數據(432)，所述訓練數據(432)包括與在所述利用周期期間沒有命中的子規則(322)相對應的未使用的子規則(322)和與在所述利用周期期間具有多于零個命中的子規則(322)相對應的命中子規則(322)；

在所述訓練數據(432)上訓練(606)所述防火墻利用模型(402)；以及

對于與所述至少一個防火墻規則(312)相關聯的所述子規則集合(322)中的每個子規則，使用經訓練的防火墻利用模型(402)來確定(608)相應的子規則利用概率(462)，所述相應的子規則利用概率(462)指示所述子規則將被用于將來的連接請求(28)的可能性。

2.如權利要求1所述的計算機實現的方法(600)，其特征在于，所述操作還包括：

確定所述至少一個防火墻規則(312)的防火墻屬性分組(314)，每個防火墻屬性分組(314)包括至少一個屬性(324)；以及

基于所述防火墻屬性分組(314)確定與所述至少一個防火墻規則(312)相關聯的第一子規則集合(322)。

3.如權利要求2所述的計算機實現的方法(600)，其特征在于，所述操作還包括：

接收與在所述利用期間由所述防火墻接收的連接請求(28)相關聯的多個防火墻日志(302)；

基于過濾標準(332)過濾所述多個防火墻日志(302)；

確定與所述多個防火墻日志(302)相關聯的第二子規則集合(322)；以及

基于所述第一子規則集合(322)和所述第二子規則集合(322)生成所述利用數據(352)。

4.如權利要求2或3所述的計算機實現的方法(600)，其特征在于，所述防火墻屬性分組(314)包括源屬性分組(314)，目標屬性分組(314)，端口范圍(324c)或因特網協議(IP)中的至少三個。

5.如權利要求4所述的計算機實現的方法(600)，其特征在于，所述源屬性分組(314)包括：

源IP范圍(324a)；

源標簽(324a)；和

源服務帳戶(324a)。

6.如權利要求4或5所述的計算機實現的方法(600)，其特征在于，所述目標屬性分組(314)包括：

目標標簽(324b)；和

目標服務帳戶(324b)。

7.如權利要求1-6中任一項所述的計算機實現的方法(600)，其特征在于，所述操作還包括：

從可達性模塊(540)接收防火墻可達性洞察(542)；

基于為每個子規則確定的相應的子規則利用概率(462)，生成防火墻利用洞察(484)；

聚合所述防火墻可達性洞察(542)和所述防火墻利用洞察(484)；和

基于經聚集的防火墻可達性洞察(542)和經聚集的防火墻利用洞察(484)生成防火墻配置建議(532)。

8.如權利要求1-6中任一項所述的計算機實現的方法(600)，其特征在于，所述操作還包括：

確定所述利用期間未使用的防火墻規則屬性(324)；

對于每個未使用的防火墻規則屬性(324)，聚合包括所述未使用的防火墻規則屬性(324)在內的所有子規則(322)的所述子規則利用概率；以及

基于經聚集的子規則概率(472)確定屬性(324)在將來被命中的概率(462)。