[发明专利]一种面向高速网络抽样数据采集场景的慢速端口扫描检测方法在审
| 申请号： | 202111124600.5 | 申请日： | 2021-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN113872962A | 公开（公告）日： | 2021-12-31 |
| 发明（设计）人： | 吴桦;邵梓菱;程光 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向高速网络抽样数据采集场景的慢速端口扫描检测方法，该方法首先对公开数据集进行系统抽样，然后利用一个包含4个计数器和2个哈希表的sketch结构提取流量特征。首先采用K‑means算法对流量特征进行聚类，然后基于规则对已知扫描流所在簇中的流量进行验证和标注，进而构建具有完整标签的训练集。最后，利用有监督机器学习算法训练用于端口扫描检测的分类模型。该分类模型在抽样数据采集情景下检测出高速网络中TCP和UDP的慢速端口扫描活动，对于持续时间超过50天的慢速扫描攻击，该方法仍然有效。本发明使用有限的内存实现对海量高速流量中端口扫描事件的检测，被网络管理者用于高速网络中的安全事件监测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 高速 网络 抽样 数据 采集 场景 慢速 端口扫描 检测 方法 | ||
【主权项】：
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