[发明专利]网络隔离违规识别方法、服务器及计算机可读存储介质有效
| 申请号: | 201910064214.8 | 申请日: | 2019-01-23 |
| 公开(公告)号: | CN109688159B | 公开(公告)日: | 2023-01-17 |
| 发明(设计)人: | 何斌;胡晶轩;薛志强 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | H04L9/40 | 分类号: | H04L9/40 |
| 代理公司: | 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 | 代理人: | 高杰;于志光 |
| 地址: | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 网络 隔离 违规 识别 方法 服务器 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种网络隔离违规识别方法,应用于服务器,其特征在于,所述方法包括:
获取多个不同类型的网段之间的隔离策略,所述隔离策略包括访问限制规则及访问跳转规则;
根据获取的隔离策略扫描多个网段之间的防火墙、可远程登录的服务器端口、可传输文件的服务器端口及可访问跳板机的服务器端口,以扫描出所述多个网段之间存在的隔离漏洞;
提取每个所述隔离漏洞的形成因子,计算每个所述形成因子对所述隔离漏洞的影响度,并根据计算得到影响度的大小筛选出多个目标形成因子;及
根据所述多个目标形成因子建立并训练一网络隔离违规识模型,所述网络隔离违规识模型用于扫描并识别所述多个网段之间存在的隔离漏洞。
2.如权利要求1所述的网络隔离违规识别方法,其特征在于,所述多个不同类型的网段包括开发网段、测试网段、办公网段及生产网段,不同的网段之间对应设置不同的隔离策略。
3.如权利要求1或2所述的网络隔离违规识别方法,其特征在于,所述网络隔离违规识别方法还包括:
对识别出的每一所述隔离漏洞依据预定的评分模型进行打分,以根据评分大小对每一所述隔离漏洞进行评级与警示;
其中,所述评分模型由多个评分因子进行训练得到,所述评分因子包括漏洞影响范围、漏洞破坏性、漏洞复杂性及漏洞获取权限。
4.如权利要求1或2所述的网络隔离违规识别方法,其特征在于,所述提取每个所述隔离漏洞的形成因子,计算每个所述形成因子对所述隔离漏洞的影响度,并根据计算得到影响度的大小筛选出多个目标形成因子的步骤包括:
提取每个所述隔离漏洞的形成因子,并计算每个所述形成因子对所述隔离漏洞的影响权重;
根据所述影响权重计算得到每个所述形成因子对应的影响度大小;及
根据所述影响度大小,剔除掉影响度较小的形成因子,保留下来的形成因子即为所述目标形成因子;
其中,所述影响度较小的形成因子为影响度小于预设值的形成因子。
5.一种服务器,其特征在于,所述服务器包括存储器、处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的网络隔离违规识别系统,所述网络隔离违规识别系统被所述处理器执行时实现如下步骤:
获取多个不同类型的网段之间的隔离策略,所述隔离策略包括访问限制规则及访问跳转规则;
根据获取的隔离策略扫描多个网段之间的防火墙、可远程登录的服务器端口、可传输文件的服务器端口及可访问跳板机的服务器端口,以扫描出所述多个网段之间存在的隔离漏洞;
提取每个所述隔离漏洞的形成因子,计算每个所述形成因子对所述隔离漏洞的影响度,并根据计算得到的影响度大小筛选出多个目标形成因子;及
根据所述多个目标形成因子建立并训练一网络隔离违规识模型,所述网络隔离违规识模型用于扫描并识别所述多个网段之间存在的隔离漏洞。
6.如权利要求5所述的服务器,其特征在于,所述网络隔离违规识别系统被所述处理器执行时,还实现如下步骤:
对识别出的每一所述隔离漏洞依据预定的评分模型进行打分,以根据评分大小对每一所述隔离漏洞进行评级与警示;
其中,所述评分模型由多个评分因子进行训练得到,所述评分因子包括漏洞影响范围、漏洞破坏性、漏洞复杂性及漏洞获取权限。
7.如权利要求5所述的服务器,其特征在于,所述提取每个所述隔离漏洞的形成因子,计算每个所述形成因子对所述隔离漏洞的影响度,并根据计算得到影响度的大小筛选出多个目标形成因子的步骤包括:
提取每个所述隔离漏洞的形成因子,并计算每个所述形成因子对隔离漏洞的影响权重;
根据所述影响权重计算得到每个所述形成因子对应的影响度大小;及
根据所述影响度大小,剔除掉影响度较小的形成因子,保留下来的形成因子即为所述目标形成因子;
其中,所述影响度较小的形成因子为影响度小于预设值的形成因子。
8.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有网络隔离违规识别系统,所述网络隔离违规识别系统可被至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-4中任一项所述的网络隔离违规识别方法的步骤。
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