[发明专利]用于分析网络中非平稳数据的双端口镜像系统在审
申请号: | 201910598100.1 | 申请日: | 2019-07-04 |
公开(公告)号: | CN110691067A | 公开(公告)日: | 2020-01-14 |
发明(设计)人: | M.古萨特;A.安格尔;G.卡塔雷奥斯;A.马特 | 申请(专利权)人: | 国际商业机器公司 |
主分类号: | H04L29/06 | 分类号: | H04L29/06;G06N20/00;H04L29/08 |
代理公司: | 11105 北京市柳沈律师事务所 | 代理人: | 邸万奎 |
地址: | 美国纽*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 第一数据 分析 端口处 数据集 交换机 机器学习模型 计算机化单元 交换机端口 数据获得 数据通信 重新配置 交换 发送 网络 | ||
1.一种分析计算机化单元网络中的非平稳数据的方法,其中所述网络还包括与所述计算机化单元中的一个或多个进行数据通信的交换机,其中所述方法包括:
镜像由交换机经由包括第一端口和第二端口的两个交换机端口接收和/或发送的不同数据集;和
当镜像所述不同数据集时:
分析从在第一端口处镜像的数据获得的第一数据;
基于分析的第一数据,针对第二端口重新配置交换机,以镜像从由交换机接收和/或发送的数据中选择的第二数据;和
分析在第二端口处镜像的第二数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其中
使用不同的分析方案分析所述第一数据和所述第二数据,所述不同的分析方案包括用于分析所述第一数据的第一分析方案和用于分析所述第二数据的第二分析方案。
3.根据权利要求2所述的方法,其中
分析所述第一数据包括将训练的机器学习模型实现为所述第一分析方案的一部分,其中运行所述机器学习模型以从分析的第一数据中识别特定数据特性,由此,在重新配置交换机时,针对第二端口,交换机被重新配置,以基于识别的特定数据特性选择性地镜像所述第二数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其中
在第一端口处镜像的数据包括由交换机接收的网络流量数据。
5.根据权利要求4所述的方法,其中
所述方法还包括聚合网络流量数据,然后在第一端口镜像这些网络流量数据以获得所述第一数据。
6.根据权利要求5所述的方法,其中
聚合网络流量数据包括聚合从交换机的所有输入端口接收的网络流量数据。
7.根据权利要求5所述的方法,其中
所述机器学习模型被训练以从所述网络流量数据中识别网络流量的异常源,由此,在重新配置交换机时,针对第二端口,交换机被重新配置,以选择性地镜像由交换机从识别的异常源接收的、作为所述第二数据的数据。
8.根据权利要求7所述的方法,其中
分析所述第二数据包括将所述第二数据中的数据分组的深度分组检查实现为所述第二分析方案的一部分。
9.根据权利要求1所述的方法,其中
重新配置交换机包括基于分析的第一数据生成选择规则,用于交换机根据生成的规则中的一个或多个选择要在第二端口处镜像的所述第二数据。
10.根据权利要求9所述的方法,其中
生成所述选择规则包括生成访问控制列表以匹配和镜像所述第二数据。
11.一种用于分析计算机化单元网络中的非平稳数据的双端口镜像系统,所述系统包括:
存储器;
处理单元,可操作地耦合到所述存储器,以执行根据权利要求1至10中任一项所述的方法的动作。
12.一种用于分析计算机化单元网络中的非平稳数据的计算机程序产品,该计算机程序产品具有可由一个或多个计算机处理器执行的计算机可读程序代码,以执行根据权利要求1至10中任一项所述的方法的方法。
13.一种计算机系统,包括执行根据权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤的模型。
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