[发明专利]基于网站应用系统访问的恶意流量识别方法及系统有效
| 申请号： | 201810488200.4 | 申请日： | 2018-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN108683670B | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 龙春;万巍;申罕骥;赵静;杨帆 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算机网络信息中心 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京知舟专利事务所(普通合伙) 11550 | 代理人： | 郭韫 |
| 地址： | 100083 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于网站应用系统访问的恶意流量识别方法及系统，其中，所述方法包括：获取网站访问流量中的指定数据，所述指定数据包括GET数据和/或POST数据；对获取到的所述指定数据进行模式适配分析，以识别所述指定数据中的元素；基于识别出的所述元素，计算所述指定数据对应的模式权值；其中，各阶段的权值基于标准集库内数据之间的距离确定；根据计算的模式权值，设置阈值区间，所述阈值区间包括恶意阈值区间、待测阈值区间以及正常阈值区间；动态学习标准集和对应的阈值区间，以对所述标准集和阈值区间进行校正，并通过校正后的结果识别恶意流量。本申请提供的技术方案，能够提高恶意流量识别的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 网站 应用 系统 访问 恶意 流量 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.基于网站应用系统访问的恶意流量识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取网站访问流量中的指定数据，所述指定数据包括GET数据和/或POST数据；对获取到的所述指定数据进行模式适配分析，以识别所述指定数据中的元素；基于识别出的所述元素，计算所述指定数据对应的模式权值；其中，各阶段的权值基于标准集库内数据之间的距离确定；根据计算的模式权值，设置阈值区间，所述阈值区间包括恶意阈值区间、待测阈值区间以及正常阈值区间；动态学习标准集和对应的阈值区间，以对所述标准集和阈值区间进行校正，并通过校正后的结果识别恶意流量。
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