[发明专利]一种基于流量学习的白名单生成方法、装置和系统

说明书

本申请涉及网络通信技术领域，尤其涉及一种基于流量学习的白名单生成方法、装置和系统。根据解析规则，对数据流报文进行解析，获得对应的目标解析结果，以及根据协议规范和目标解析结果，判定数据流报文为合法报文时，将模板标识至少与解析结果进行关联保存，在确定满足触发条件时，获取对应的模板标识保存的各个目标解析结果，将获得的各个解析结果添加至模板标识对应的模板中，获得白名单，这样，由于已经通过学习获得白名单，加载生成的白名单，对网络中的流量进行检测防护，实现了在异常发生前主动防御，保护安全设备不受侵害，同时，直接与白名单进行匹配的方式，提升了检测效率，降低了安全设备的运维成本。

技术领域

本申请涉及网络通信技术领域，尤其涉及一种基于流量学习的白名单生成方法、装置和系统。

背景技术

随时计算机网络的快速发展，网络安全技术的重要性日益体现。

相关技术下，在遇到网络攻击后，需要预先了解网络中提供的各项服务内容，并基于网络攻击的类型和网络中的各项服务内容，为网络设备配置相应的安全策略，以达到网络通信安全的目的。

可见，相关技术下，网络设备在配置安全策略时，异常已经发生，即网络设备无法在异常发生前主动防御。

这样，当遇到极强的网络攻击时，由于网络设备不能及时的制定相应的安全策略进行防御，所以给网络安全带来了很大的隐患。

发明内容

本申请实施例提供一种基于流量学习的白名单生成方法、装置和系统，以解决现有技术中在遇到网络攻击后，网络设备无法在异常发生前主动防御的问题。

本申请实施例提供的具体技术方案如下：

一种基于流量学习的白名单生成方法，包括：

持续接收各个第一设备发送的第一数据流报文，其中，每接收到一个所述第一数据流报文，执行以下操作：根据预设的解析规则，对所述第一数据流报文进行解析，获得所述第一数据流报文的第一目标解析结果，以及根据指定的协议规范和所述第一目标解析结果，判定所述第一数据流报文为合法报文时，将预设的模板标识至少与所述第一目标解析结果进行关联保存；

在确定满足预设的触发条件时，获取对应所述模板标识保存的各个第一目标解析结果；

将获得的各个第一目标解析结果添加至所述模板标识对应的模板中，获得白名单。

可选的，根据预设解析规则，对所述第一数据流报文进行解析，获得所述第一数据流报文的第一目标解析结果，包括：

基于预设的第一协议栈解析规则，对所述第一数据流报文进行数据链路层解析，获得第一解析结果，其中，所述第一解析结果至少包括源媒体访问控制MAC地址、目的媒体访问控制MAC地址；

基于针对数据链路层预设的第二协议栈解析规则，对经过数据链路层解析的所述第一数据流报文进行网络层解析，获得第二解析结果，其中，所述第二解析结果至少包括源互联网通讯协议IP地址、目的互联网通讯协议IP地址；

基于针对网络层预设的第三协议栈解析规则，对经过网络层解析的所述第一数据流报文进行传输层解析，获得第三解析结果，其中，所述第三解析结果至少包括源端口号和目的端口号；

基于所述第三解析结果，确定所述第一数据流报文所属的应用层协议，以及基于针对应用层预先配置的深度解析规则，进行应用层解析，获得第四解析结果，其中，所述第四解析结果至少包括操作指令；

基于所述第一解析结果、所述第二解析结果、所述第三解析结果和所述第四解析结果，获得相应的所述第一目标解析结果。

可选的，根据指定的协议规范和所述第一目标解析结果，判定所述第一数据流报文是否为合法报文，包括：