[发明专利]一种黑产场景下恶意云机器人的识别方法及系统有效
| 申请号： | 201910660771.6 | 申请日： | 2019-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN110519228B | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 石俊峥;刘梦严;郭煜 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N20/10 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 陈艳 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种黑产场景下恶意云机器人的识别方法及系统，以原始流量为对象进行分析，相比于Web服务器访问日志，最大程度上减少原始信息的损失，保留潜在的有用信息；同时，其多层流量统计特征提取模块既保护了用户隐私，又能提取恶意云机器人区别于正常用户的隐式特征，高准确率识别恶意云机器人。本发明主要针对薅羊毛、刷票等黑产场景，所述系统可以直接部署在企业的业务服务器端，识别恶意云机器人IP，减少经济损失；亦可帮助相关机关打击黑产犯罪。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 场景 恶意 机器人 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种黑产场景下恶意云机器人的识别方法，包括以下步骤：/n(1)在服务器端实时收集客户端发来的待测流量；/n(2)对待测流量进行样本提取，并进一步提取样本中与恶意云机器人识别模型相对应的特征向量；/n(3)将上述待测流量的特征向量作为输入，通过该恶意云机器人识别模型进行识别；/n其中，所述恶意云机器人识别模型通过下述方法构建：/n在服务器端实时收集客户端发来的流量，存储并提取样本，使用恶意云机器人数据库对样本数据进行标注，若初始样本的客户端IP包含在该数据库中，则将该初始样本标记为恶意云机器人样本；反之，则标记为人类用户样本；/n对样本流量数据进行多层流量统计特征的提取，得到特征向量；/n基于机器学习方法，利用特征向量训练多种分类器，选取具有最优效果的分类器，得到恶意云机器人识别模型。/n
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