[发明专利]一种网络攻击检测方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种网络攻击检测方法、装置及存储介质，方法包括：获取目标检测网络在预设时长内的每一个流表状态信息，得到至少一个流表状态信息；对至少一个流表状态信息进行数据分析处理，得到流表特征信息；利用已训练的攻击检测模型，基于流表特征信息对目标检测网络进行攻击检测判断，得到攻击检测结果。通过上述方案，提高了网络攻击检测的准确性和效率。

技术领域

本发明涉及网络安全的技术领域，尤其涉及一种网络攻击检测方法、装置及存储介质。

背景技术

在互联网时代，由于网络技术的不断发展，网络业务需求的持续扩大，互联网经济增长迅速，具有重要业务及产业信息的网络服务已经分布扩散到现状社会的生产及生活当中。网络攻击的出现会导致相关的网络服务异常，造成巨额的经济损失，甚至会引发其它灾难性的后果。

现有技术中，对于网络攻击的检测方法一般为计算目的互联网地址的熵值或者使用自组织神经网络算法进行检测，但是，利用目的互联网地址的熵值进行网络攻击检测时，需要确定合理的阈值，该阈值的确定随着网络的复杂程度变化不一，确定难度较大，使得网络攻击检测的准确性较低，而利用自组织神经网络算法进行检测，收敛速度较慢，检测滞后。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种网络攻击检测方法、装置及存储介质，利用已训练的攻击检测模型，对提取的目标检测网络的流表特征信息进行分析处理，以确定目标检测网络是否被攻击，从而提高了网络攻击检测的准确性和效率。

本发明的技术方案是这样实现的：

本发明提供了一种网络攻击检测方法，所述方法包括：

获取目标检测网络在预设时长内的每一个流表状态信息，得到至少一个流表状态信息；

对所述至少一个流表状态信息进行数据分析处理，得到流表特征信息；

利用已训练的攻击检测模型，基于所述流表特征信息对所述目标检测网络进行攻击检测判断，得到攻击检测结果。

在上述方法中，所述流表特征信息包括：源互联网协议地址速率、攻击源端口速率、流包数无偏标准差、流比特数无偏标准差、流表项速率以及交互流比例。

在上述方法中，所述对所述至少一个流表状态信息进行数据分析处理，得到流表特征信息，包括：

获取所述至少一个流表状态信息中，每个流表状态信息的数据包数量，得到至少一个数据包数量；

利用所述至少一个数据包数量，确定所述至少一个流表状态信息对应的数据包均值；

利用所述至少一个流表状态信息的数量，所述至少一个数据包数量和所述数据包均值，确定所述流包数无偏标准差。

在上述方法中，所述对所述至少一个流表状态信息进行数据分析处理，得到流表特征信息，包括：

获取所述至少一个流表状态信息中，每个流表状态信息的比特数量，得到至少一个比特数量；

利用所述至少一个比特数量，确定所述至少一个流表状态信息对应的比特均值；

利用所述至少一个流表状态信息的数量，所述至少一个比特数量和所述比特均值，确定所述流比特数无偏标准差。

在上述方法中，所述对所述至少一个流表状态信息进行数据分析处理，得到流表特征信息，包括：

将所述至少一个流表状态信息的数量与所述预设时长之比，确定为所述流表项速率。

在上述方法中，所述对所述至少一个流表状态信息进行数据分析处理，得到流表特征信息，包括：

获取所述至少一个流表状态信息中，每个流表状态信息包括的数据包的源互联网协议地址、源端口、目的端口以及目的互联网协议地址；