一种序列到序列的网络异常请求识别方法以及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种序列到序列的网络异常请求识别方法以及装置，涉及网络安全领域。该方法包括：收集大量正常的网络请求数据；对所述网络请求数据进行预处理后得到目标数据集，所述目标数据集包括训练数据集和验证数据集；基于序列到序列模型结构，将所述训练数据集作为训练数据，训练得到网络异常请求识别模型；将待测数据输入到所述网络异常请求识别模型，若所述待测数据中各字符的平均交叉熵大于预设阈值，则将所述待测数据认定为异常请求数据，否则，认定为正常请求数据。本发明专利技术技术方案不仅能实现识别待测数据为正常的网络请求，还能针对不正常请求标识出不正常的字符位置，因此具有一定的可解释性。

【技术实现步骤摘要】
一种序列到序列的网络异常请求识别方法以及装置
本专利技术涉及网络安全领域，特别涉及一种序列到序列的网络异常请求识别方法以及装置。
技术介绍
随着信息化战略的持续推进和互联网、云计算等技术的大力发展，越来越多的企业、组织和个人开发部署了WEB应用到互联网，IT行业欣欣向荣。与此同时，各种网络安全事件频频发生，影响巨大，给企业和用户带来了重大的利益损失。网络空间面临着重大的安全问题。WEB应用安全则是安全行业一个重要的分支。针对WEB应用安全，当前的的主要安全措施是部署防火墙(WAF-WebApplicationFirewall)，一种用来防止应用层攻击的系统。传统的WAF主要是基于规则匹配的，由安全从业人员对SQL注入攻击、XSS攻击、系统命令执行攻击等攻击手法编写匹配规则，WAF根据这些规则进行识别和拦截。这种传统方法对已知的攻击类型具有很好的效果，执行效率通常令人满意，具有良好的可解释性且维护简单。但是攻击手法灵活多变，基于规则匹配的防御方法很容易被绕过，面对未知的攻击和0day攻击难以有效应对。另外规则的制定很难把握误判与漏判问题的平衡问题，太严格的规则容易误杀正常业务流量，造成本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种序列到序列的网络异常请求识别方法，其特征在于，包括：收集大量正常的网络请求数据；对所述网络请求数据进行预处理后得到目标数据集，所述目标数据集包括训练数据集和验证数据集；基于序列到序列模型结构，将所述训练数据集作为训练数据，训练得到网络异常请求识别模型；将待测数据输入到所述网络异常请求识别模型，若所述待测数据中各字符的平均交叉熵大于预设阈值，则将所述待测数据认定为异常请求数据，否则，认定为正常请求数据。

【技术特征摘要】
1.一种序列到序列的网络异常请求识别方法，其特征在于，包括：收集大量正常的网络请求数据；对所述网络请求数据进行预处理后得到目标数据集，所述目标数据集包括训练数据集和验证数据集；基于序列到序列模型结构，将所述训练数据集作为训练数据，训练得到网络异常请求识别模型；将待测数据输入到所述网络异常请求识别模型，若所述待测数据中各字符的平均交叉熵大于预设阈值，则将所述待测数据认定为异常请求数据，否则，认定为正常请求数据。2.根据权利要求1所述的序列到序列的网络异常请求识别方法，其特征在于，所述对所述网络请求数据进行预处理后得到目标数据集，所述目标数据集包括训练数据集和验证数据集，包括：通过对构成网络请求的相关合法字符进行编号，构建字典文件，其中，所述相关合法字符包括数字、小写字母、大写字母以及特定标点符号；根据所述字典文件，将所述网络请求数据转换为数值序列格式；通过预设比例将数值序列格式的网络请求数据进行划分，包括训练数据集和验证数据集。3.根据权利要求2所述的序列到序列的网络异常请求识别方法，其特征在于，所述字典文件还包括四个特殊符号，分别是：<PAD>:用于补全字符；<UNK>:用于替代低频词；<GO>:起始标识符；<EOS>:结束标识符。4.根据权利要求1所述的序列到序列的网络异常请求识别方法，其特征在于，所述序列到序列模型结构的编码器和解码器采用循环神经网络构成。5.根据权利要求4所述的序列到序列的网络异常请求识别方法，其特征在于，所述序列到序...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚鸿富，陈奋，陈荣有，程长高，
申请(专利权)人：厦门服云信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35