[发明专利]异常访问检测方法及装置、电子设备和计算机可读介质

说明书

本公开提供一种异常访问检测方法、装置以及电子设备和计算机可读介质，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取第一时间内目标人员访问目标类别网站的第一访问量；如果所述第一访问量超出所述目标人员访问所述目标类别网站的正常访问量区间，则判断所述目标人员异常访问。本发明实施例提供的技术方案通过将目标人员在一段时间内对目标类别网站的访问量与正常访问量区间作比较，实现了对目标人员异常访问的有效识别。

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种异常检测方法及装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

在信息安全领域中，网络行为分析早已是一门重要的领域，对于网页访问行为部份也有着非常多样的议题与研究成果。然而对于异常网页访问行为的发掘，在目前的研究中无法有效的给予其明确的异常规则定义，甚至连从业多年的资深信息安全人员也无法说明怎样的操作行为才是异常的网页访问。所以找到一种有效的异常访问检测方法对于信息安全有着至关重要的作用。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

有鉴于此，本公开提供一种异常检测方法及装置、电子设备和计算机可读介质，能够提供一种简单、便捷的方法实现对异常访问的检测。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开实施例的第一个方面，提出一种异常检测方法，该方法包括：获取第一时间内目标人员访问目标类别网站的第一访问量；如果所述第一访问量超出所述目标人员第一时间段内访问所述目标类别网站的正常访问量区间，则判断所述目标人员异常访问。

在一些实施例中，所述获取第一时间内目标人员访问目标类别网站的第一访问量包括：获取所述第一时间内目标人员的网页访问信息；确定第一时间内被访问网页的网站类别；根据所述被访问网页的网站类别确定所述第一访问量。

在一些实施例中，所述网页访问信息包括被访问网页的URL信息，所述确定第一时间内被访问网页的网站类别包括：将所述被访问网页的URL信息与网站类别库中的URL信息做比对，以确定所述第一时间内被访问网页的网站类别。

在一些实施例中，所述确定第一时间内被访问网页的网站类别还包括：根据所述第一时间内目标人员的网页访问信息获取被访问网页的文本内容；根据所述文本内容获取待预测文本向量；将所述待预测文本向量输入网站类别识别模型以确定所述被访问网页的网站类别。

在一些实施例中，所述根据所述文本内容获得待预测文本向量包括：删除所述文本内容中不必要的字元；基于Document Embedding方法将所述文本内容转换成所述待预测文本向量。

在一些实施例中，还包括：获取第二时间内所述目标人员的网页访问信息及其被访问网页的网站类别；根据所述第二时间内所述目标人员网页访问信息获取第二时间内被访问网页的文本内容；根据所述第二时间内被访问网页的文本内容获得待训练文本向量；基于待训练文本向量及其对应的网站类别训练卷积神经网络以生成所述网站类别识别模型。

对所述第二时间内被访问网页进行分类以获得多个网站类别；对多个网站类别进行编号；根据所述多个网站类别的编号生成与所述被访问网页对应的网站类别向量。

根据本公开实施例的第二个方面，提出一种异常检测装置，该装置包括：访问量获取模块，配置为获取第一时间内目标人员访问目标类别网站的第一访问量；异常访问判断模块，配置为如果所述第一访问量超出所述目标人员访问所述目标类别网站的正常访问量区间，则判断所述目标人员异常访问。