[發明專利]基于大數據的網絡安全防護方法及系統

在審

• 申請號: 202210129822.4
• 申請日: 2022-02-11
• 公開（公告）號: CN114500076A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 曲秀清;王宗江;張輝輝
• 申請（專利權）人: 濰坊學院
• 主分類號: H04L9/40
• 分類號: H04L9/40;H04L43/18;H04L12/12
• 代理公司: 北京睿智保誠專利代理事務所(普通合伙) 11732
• 代理人: 杜娟

1.一種基于大數據的網絡安全防護方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、周期性截取目標網絡設備發送至終端的報文，作為待檢測報文；

步驟2、使用協議識別模型識別待檢測報文的協議類型；

步驟3、若所述協議類型為異常協議類型或未知協議類型，則判定待檢測報文為異常報文，切斷目標網絡設備與終端之間的連接；若所述協議類型為正常協議類型，則進行步驟4；

步驟4、使用通信意向識別模型識別待檢測報文的通信意向識別信息；

步驟5、從特征值范圍數據庫中調出所述通信意向識別信息對應的正常報文特征值范圍；

步驟6、判斷待檢測報文的特征值信息是否在所述正常報文特征值范圍內，若是，則判定待檢測報文為正常報文，繼續進行通信傳輸；若否，則判定待檢測報文為異常報文，切斷目標網絡設備與終端之間的連接。

2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的網絡安全防護方法，其特征在于，若預設數目個檢測周期獲取的目標網絡設備發送的待檢測報文均被確定為正常報文，則將所述待檢測報文中攜帶的源地址加入白名單；若預設數目個檢測周期獲取的目標網絡設備發送的待檢測報文均被確定為異常報文，則將所述待檢測報文中攜帶的源地址加入黑名單。

3.根據權利要求1所述的一種基于大數據的網絡安全防護方法，其特征在于，基于在預設網絡節點上旁路所部署的探針，截取待檢測報文。

4.根據權利要求1所述的一種基于大數據的網絡安全防護方法，其特征在于，所述協議識別模型為：以樣本網絡傳輸報文為輸入、樣本網絡傳輸報文的協議類型為訓練基準，對深度學習模型進行訓練得到的、用于對傳輸報文進行網絡協議識別的模型。

5.根據權利要求1所述的一種基于大數據的網絡安全防護方法，其特征在于，所述異常協議類型和正常協議類型均為協議類型數據庫中預存的協議類型，所述未知協議類型即表示未存儲在協議類型數據庫中的、無法識別的協議類型。

6.根據權利要求1所述的一種基于大數據的網絡安全防護方法，其特征在于，所述通信意向識別模型為：以樣本網絡傳輸報文的特征值為輸入、樣本網絡傳輸報文的通信意向為訓練基準，對深度學習模型進行訓練得到的、用于對傳輸報文進行通信意向識別的模型。

7.根據權利要求6所述的一種基于大數據的網絡安全防護方法，其特征在于，通過特征提取的方式提取報文的特征值。

8.根據權利要求1所述的一種基于大數據的網絡安全防護方法，其特征在于，所述特征值范圍數據庫中預存有多個通信意向及其對應的正常報文特征值范圍。

9.一種基于大數據的網絡安全防護系統，其特征在于，包括：

報文獲取模塊，用于周期性截取目標網絡設備發送至終端的報文，作為待檢測報文；

協議識別模塊，用于使用協議識別模型識別待檢測報文的協議類型；

協議判斷模塊，用于判斷待檢測報文的網絡協議類型是否正常，若所述協議類型為異常協議類型或未知協議類型，則判定待檢測報文為異常報文，切斷目標網絡設備與終端之間的連接；若所述協議類型為正常協議類型，則進入通信意向識別模塊；

通信意向識別模塊，用于使用通信意向識別模型識別待檢測報文的通信意向識別信息；

特征值范圍獲取模塊，用于從特征值范圍數據庫中調出所述通信意向識別信息對應的正常報文特征值范圍；

報文判斷模塊，用于判斷待檢測報文的特征值信息是否在所述正常報文特征值范圍內，若是，則判定待檢測報文為正常報文，繼續進行通信傳輸；若否，則判定待檢測報文為異常報文，切斷目標網絡設備與終端之間的連接。