[发明专利]基于深度特征的复杂snort规则分类方法及系统在审
| 申请号： | 201410369473.9 | 申请日： | 2014-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN104142993A | 公开（公告）日： | 2014-11-12 |
| 发明（设计）人： | 吴子章;刘申;柴丽颖;邹荣珠 | 申请（专利权）人： | 东软集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京鸿元知识产权代理有限公司 11327 | 代理人： | 陈英俊 |
| 地址： | 110179 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度特征的复杂snort规则分类方法及系统，其中的方法包括：根据snort规则分别建立基于content深度特征的多级分类器、基于稀疏矩阵的弱分类器和相关性分类器，其中，基于content深度特征的多级分类器根据snort规则中的content关键词建立，基于稀疏矩阵的弱分类器根据snort规则中的组合关联性关键词建立，相关性分类器根据snort规则中的前置规则与后置规则建立；在半监督学习下，对content深度特征的多级分类器、稀疏矩阵的弱分类器、相关性分类器以及snort规则中的一维SVM分类器进行训练，形成基于深度特征的复杂snort规则总分类器，以完成对复杂snort规则进行语义层面的分类。利用本发明，能够解决在攻击预防系统中，snort规则缺乏有针对性地利用自身规则特性进行分类的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 特征 复杂 snort 规则 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于深度特征的复杂snort规则分类方法，包括：根据snort规则分别建立基于content深度特征的多级分类器、基于稀疏矩阵的弱分类器和相关性分类器；其中，所述基于content深度特征的多级分类器根据snort规则中的content关键词建立，所述基于稀疏矩阵的弱分类器根据snort规则中的组合关联性关键词建立，所述相关性分类器根据snort规则中的前置规则与后置规则建立；在半监督学习下，对所述基于content深度特征的多级分类器、所述基于稀疏矩阵的弱分类器、所述相关性分类器以及snort规则中的一维SVM分类器进行训练，形成基于深度特征的复杂snort规则总分类器，以完成对复杂snort规则进行语义层面的分类。
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