[发明专利]一种基于智能问答的Web蜜罐系统在审
| 申请号： | 201910807155.9 | 申请日： | 2019-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN110719253A | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 黄诚;方勇;龙啸;高健 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L29/08;G06F16/332;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 攻击 蜜罐系统 向量 智能 上下文语义 注意力机制 自适应学习 动态生成 敏感信息 算法模型 问题解析 应用特征 传统的 生成式 自适应 外部 报文 观察 捕获 伪造 反馈 响应 替代 学习 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于智能问答的Web蜜罐系统，其特征包括以下步骤：步骤一：对待保护网站应用的模板提取以及路由与模板映射关系生成；步骤二：对攻击者的请求使用注意力机制LSTM 模型提取；步骤三：对攻击者攻击期望获得的敏感信息进行利用SeqGAN模型进行伪造生成；步骤四：三个模型共同构成蜜罐系统，对网站应用进行自适应的欺骗防御。
2.根据权利要求1所述的外部观察模型，其特征在于：基于字符级网页差异模板生成策略和基于分割哈希的Ratcliff-Obershelp算法，其中生成策略包括文本变量、随机哈希可以完全按照网页字符差异性进行检测，而时间变量在多个网页中可能存在一致的情况，因此需要使用特殊的正则表达式进行匹配，反射变量不仅仅要对比网页之间的差异，还需要对比网页和该网页资源路径的相同变量，当以上检测策略都未命中时，则标记当前变量为未知变量。
3.根据权利要求1所述注意力机制LSTM 攻击向量提取模型，其特征在于：利用注意力机制改进的LSTM算法模型，可以提取攻击报文中的攻击向量。
4.根据权利要求1所述的SeqGAN敏感信息生成模型，其特征在于：融合Seq2Seq改进的SeqGAN模型。
5.根据权利要求1所述的三个主要模块，共同构成了蜜罐系统，其特征在于能够动态模拟任意网站应用，生成对应的蜜罐系统，同时根据攻击者的上下文语义进行动态欺骗。
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