[发明专利]基于云WAF的深度学习WebShell防护方法在审

专利信息
申请号: 201910306425.8 申请日: 2019-04-17
公开(公告)号: CN110086788A 公开(公告)日: 2019-08-02
发明(设计)人: 唐其彪;范渊 申请(专利权)人: 杭州安恒信息技术股份有限公司
主分类号: H04L29/06 分类号: H04L29/06;H04L29/08
代理公司: 杭州赛科专利代理事务所(普通合伙) 33230 代理人: 郭薇;冯年群
地址: 310051 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明涉及基于云WAF的深度学习WebShell防护方法,收集等量的正常文本和WebShell文本分别作为正样本和负样本,预处理后提取特征,采用深度学习的算法对特征进行训练得到稳定的算法模板,以算法模板对特征进行预测,若预测为WebShell文本则通过Redis模块通知WAF模块进行实时阻断,否则放行。本发明通过深度学习训练在正样本和负样本中分别提取的特征,获取精准度高的算法模板,预测时利用算法模板识别恶意上传文件的行为,并且对恶意上传文件的行为进行实时阻断,不仅检测成本低、实时性强、准确率高且误报率低,还能有效阻止黑客蓄意发起的攻击行为,避免一些不必要的数据包在网络中占用流量。
搜索关键词: 算法模板 上传文件 负样本 正样本 预测 预处理 防护 文本 攻击行为 模块通知 学习训练 正常文本 后提取 精准度 实时性 数据包 误报率 准确率 等量 黑客 算法 学习 放行 占用 检测 网络
【主权项】:
1.一种基于云WAF的深度学习WebShell防护方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:步骤1:收集等量的正常文本和WebShell文本分别作为正样本和负样本;步骤2:对正样本和负样本进行预处理,提取特征;步骤3:采用深度学习的算法对特征进行训练,直至得到稳定的算法模板;步骤4:获取客户端的上传文本,缓存到本地,以与步骤2相同的方式进行预处理并提取特征;步骤5:使用算法模板对步骤4提取的特征进行实时预测;步骤6:若预测为WebShell文本,则通过Redis模块通知WAF模块进行实时阻断,返回步骤4,否则,直接返回步骤4。
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