一种基于机器学习的蜜罐检测方法技术

随着蜜罐技术的发展和应用，越来越多的攻击者和研究人员开始关注蜜罐的检测。本发明专利技术借助现阶段热门的机器学习技术，提出一种基于机器学习的蜜罐检测方法。该检测方法通过对有效的蜜罐静态特征的提取，利用合适的机器学习算法构建分类模型，实现对蜜罐的检测。该检测方法合理且多方面地利用蜜罐的静态特征对目标IP进行检测，提高蜜罐检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的蜜罐检测方法
本专利技术针对蜜罐检测，提出了一种基于机器学习的蜜罐检测方法。该检测方法依靠收集的适量的蜜罐系统和正常系统样本，通过对有效的蜜罐静态特征的提取，利用合适的机器学习算法构建分类模型，实现对蜜罐的检测。该检测方法合理且多方面地利用蜜罐的静态特征对目标IP进行检测，提高蜜罐检测的准确性。
技术介绍
没有任何一个系统是绝对安全的。所有的系统都存在很多的0-day漏洞。仅仅依靠传统的防御手段，例如防火墙和入侵检测系统，很难保证系统在面对新型攻击时的安全。因此需要蜜罐来加强系统的防御。蜜罐的主要目的是用来诱导攻击者对其发起进攻，从而收集攻击的有关信息。防御者对这些信息进行学习，以便制定更有效的防御策略。根据蜜罐的交互程度可将其分为低交互蜜罐、中交互蜜罐和高交互蜜罐三类。低交互蜜罐和中交互蜜罐不提供真实的操作系统，而且其上运行的服务集也不是完整的。相比于低交互和中交互蜜罐，高交互蜜罐提供了真实的操作系统。此外，为了收集更多的有关攻击的信息，高交互蜜罐还运行了完整的服务集。随着蜜罐技术的发展，越来越多的攻击者和研本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器学习的蜜罐检测方法，其特征在于：利用新的特征向量训练出机器学习模型进行检测。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的蜜罐检测方法，其特征在于：利用新的特征向量训练出机器学习模型进行检测。


2.根据权利要求1所述的一种新的基于机器学习的蜜罐检测方法，其特点在于：利用新的特征向量训练出机器学习模型进行检测分析步骤具体包括：
A、收集的适量的正常系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄诚，刘嘉勇，韩家璇，张星，高健，
申请(专利权)人：四川大学，北京神州绿盟信息安全科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51