[发明专利]识别规则的处理方法、系统、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种识别规则的处理方法，其特征在于，包括：

编码步骤：将识别出的异常流量进行向量化编码；

学习步骤：对编码后的所述异常流量采用无监督学习获得多个异常流量簇；

匹配步骤：对所述异常流量簇中的每一所述异常流量匹配识别规则；

判断步骤：判断所述异常流量簇的所述识别规则的数量输出判断结果；

识别规则处理步骤：根据所述判断结果对所述识别规则进行标识获得识别规则分类标签。

2.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述识别规则处理步骤包括：

当所述判断结果为所述识别规则的数量为1时，对所述识别规则进行标识获得所述识别规则分类标签；当所述判断结果为所述识别规则的数量大于1时，则进行投票，选出所述异常流量簇中出现最多的所述识别规则并对所述识别规则进行标识获得所述识别规则分类标签。

3.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于，还包括：

预测步骤：对新产生的异常流量通过预测模型进行预测获得对应地新的识别规则，根据新的识别规则对现有规则库进行更新。

4.如权利要求3所述的处理方法，其特征在于，所述预测步骤包括：

规则编码步骤：将所述识别规则进行编码，得到识别规则编码结果；

共有特征编码步骤：对每一所述异常流量簇中的所述异常流量的共有特征进行编码，得到共有特征编码结果；

预测模型构建步骤：根据所述识别规则编码结果及所述共有特征编码结果构建预测模型；

规则库更新步骤：通过所述预测模型对新产生的异常流量进行预测获得新的识别规则，并对新的识别规则进行解码获得对应地规则描述，通过所述规则描述对现有规则库进行更新。

5.一种识别规则的处理系统，其特征在于，包括：

编码模块，所述编码模块将识别出的异常流量进行向量化编码；

学习模块，所述学习模块对编码后的所述异常流量采用无监督学习获得多个异常流量簇；

匹配模块，所述匹配模块对所述异常流量簇中的每一所述异常流量匹配识别规则；

判断模块，所述判断模块判断所述异常流量簇的所述识别规则的数量输出判断结果；

识别规则处理模块，所述识别规则处理模块根据所述判断结果对所述识别规则进行标识获得识别规则分类标签。

6.如权利要求5所述的处理系统，其特征在于，所述识别规则处理模块包括：

当所述判断结果为所述识别规则的数量为1时，对所述识别规则进行标识获得所述识别规则分类标签；当所述判断结果为所述识别规则的数量大于1时，则进行投票，选出所述异常流量簇中出现最多的所述识别规则并对所述识别规则进行标识获得所述识别规则分类标签。

7.如权利要求5所述的处理系统，其特征在于，还包括：

预测模块，所述预测模块对新产生的异常流量通过预测模型进行预测获得对应地新的识别规则，根据新的识别规则对现有规则库进行更新。

8.如权利要求7所述的处理系统，其特征在于，所述预测模块包括：

规则编码单元，所述规则编码单元将所述识别规则进行编码，得到识别规则编码结果；

共有特征编码单元，所述共有特征编码单元对每一所述异常流量簇中的所述异常流量的共有特征进行编码，得到共有特征编码结果；

预测模型构建单元，所述预测模型构建单元根据所述识别规则编码结果及所述共有特征编码结果构建预测模型；

规则库更新单元，所述规则库更新单元通过所述预测模型对新产生的异常流量进行预测获得新的识别规则，并对新的识别规则进行解码获得对应地规则描述，通过所述规则描述对现有规则库进行更新。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的处理方法。

10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的处理方法。