[发明专利]网络攻击的识别方法及装置、计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种网络攻击的识别方法，其特征在于，包括：

获取目标数据流中预设类型的属性信息；

将获取的属性信息输入预先配置的机器学习模型中进行计算，所述机器学习模型由监督式学习算法训练样本数据得到；

根据计算结果识别所述目标数据流是否属于网络攻击。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设类型的属性信息包含以下至少之一：

时间、IP信息、端口信息、协议类型、发包频度、邮件地址、文件名称、目标URL地址。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本数据中的攻击数据来自预设网络攻击行为的攻击环节。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述攻击环节包含以下至少之一：

网络侦查、漏洞扫描、入侵、留后门、抹去痕迹。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监督式学习算法包含反向传播算法；所述机器学习模型包含神经网络模型。

6.一种网络攻击的识别装置，其特征在于，包括：

获取单元，获取目标数据流中预设类型的属性信息；

计算单元，将获取的属性信息输入预先配置的机器学习模型中进行计算，所述机器学习模型由监督式学习算法训练样本数据得到；

识别单元，根据计算结果识别所述目标数据流是否属于网络攻击。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预设类型的属性信息包含以下至少之一：

时间、IP信息、端口信息、协议类型、发包频度、邮件地址、文件名称、目标URL地址。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述样本数据中的攻击数据来自预设网络攻击行为的攻击环节。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述攻击环节包含以下至少之一：

网络侦查、漏洞扫描、入侵、留后门、抹去痕迹。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述监督式学习算法包含反向传播算法；所述机器学习模型包含神经网络模型。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。