面向大数据应用的攻击检测方法及系统技术方案

本申请公开了一种面向大数据应用的攻击检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：接收待检测网络流量的流量镜像数据包，对所述数据包进行特征处理，并对所述数据包进行分级检测，当从所述数据包中检测出攻击行为时，对所述待检测网络流量对应的链接进行阻断。本申请可提升攻击检测及阻断的准确率；同时，通过分级检测还可提升攻击检测效率，提高安全系统的性能及吞吐量。安全系统的性能及吞吐量。安全系统的性能及吞吐量。

【技术实现步骤摘要】
面向大数据应用的攻击检测方法及系统


[0001]本申请属于网络安全
，具体地，涉及一种面向大数据应用的攻击检测方法及系统。

技术介绍

[0002]在大数据领域中，入侵检测系统(intrusion detection system，简称“IDS”)是一种旁路监听并通过TCP(Transmission Control Protocol)Reset进行阻断的网络安全系统，当发现一条非法的连接时，IDS将会向通信的两端各发送一个TCP Reset包，从而达到主动切断连接的目的。
[0003]然而，所有的IDS在响应攻击时都有延迟时间，当Reset到达会话端点时，对应的TCP会话可能早已结束，从而导致会话阻断失败，会导致传统的安全防御产品难以检测及阻断，大数据流量包处理存在性能瓶颈。
[0004]因此，亟需提供一种高效的面向大数据应用的攻击检测方法。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种面向大数据应用的攻击检测方法及系统，有效解决了因检测时延造成攻击阻断失败的问题。
[0006]为了实现上述目的，本申请本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向大数据应用的攻击检测方法，应用于安全检测设备，其特征在于，所述方法包括：接收待检测网络流量的流量镜像数据包；对所述数据包进行特征处理，并对所述数据包进行分级检测；当从所述数据包中检测出攻击行为时，对所述待检测网络流量对应的链接进行阻断。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分级检测包括：规则判定及预设模型判定；所述数据包包括预设字段信息、传输层报文信息及应用层报文信息；所述预设模型包括预设应用层判定模型及预设传输层判定模型；所述对所述数据包进行特征处理，并对所述数据包进行分级检测，包括：获取所述数据包的所述预设字段信息，对所述预设字段信息进行特征处理，得到第一数据包特征，调用预设判定规则对所述第一数据包特征进行攻击行为检测；当判定所述第一数据包特征不存在所述攻击行为时，获取所述数据包的所述传输层报文信息，对所述传输层报文信息进行特征处理，得到第二数据包特征，利用所述传输层判定模型对所述第二数据包特征进行攻击行为检测；当判定所述第二数据包特征不存在所述攻击行为时，获取所述数据包的所述应用层报文信息，对所述应用层报文信息进行特征处理，得到第三数据包特征，利用所述应用层判定模型对所述第三数据包特征进行攻击行为检测。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当从所述数据包中检测出攻击行为时，对所述待检测网络流量对应的链接进行阻断，包括：当判定所述第一数据包特征存在所述攻击行为，或者，当判定所述第二数据包特征存在所述攻击行为，或者，当判定所述第三数据包特征存在所述攻击行为时，对所述待检测网络流量对应的链接进行阻断。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当判定所述第三数据包特征不存在所述攻击行为时，确定所述数据包中不包含所述攻击行为。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设模型包括逻辑回归模型：其中，x1、x2、...、x
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【专利技术属性】
技术研发人员：王培博，刘英，王民，王旭，
申请(专利权)人：深圳市联合欣业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：