[发明专利]网络访问的安全判定方法和装置

说明书

本发明为安全检测技术领域，本发明提供一种网络访问的安全判定方法和装置，所述方法包括根据终端设备的历史网络访问的第一设备参数，得到其特征信息生成多个第一非线性组合特征集；通过终端设备上的脚本程序获取所述终端设备当前网络访问的第二设备参数，提取对应的特征信息生成第二非线性组合特征集；采用无监督聚类的离群点检测算法，根据所述第一非线性组合特征集的分簇计算所述第二非线性组合特征集数据点的局部离群点因子，以所述局部离群点因子的最大陡点的值作为判定阈值；当所述第二非线性组合特征集的数据点的局部离群点因子的值大于所述判定阈值，判定所述网络访问为安全访问。该方法有利于提高对终端设备当前网络访问的安全检测能力。

技术领域

本发明涉及安全检测技术领域，具体而言，本发明涉及一种网络访问的安全判定方法和装置。

背景技术

随着网络技术的广泛应用，网络安全也同样得到重视。网络安全的其中一个体现是网站安全容易受到威胁。在目前威胁网站安全的主要手段之一是通过网络爬虫访问网站，导致网站不能正确辨别正常的网络访问。针对这个问题，目前的方法是通过采集网络访问中的终端设备所产生的点击和拖动轨迹的操作数据，判断该网络访问是否安全。但是该方法并不能完全准确辨认安全的网络访问，容易将安全的网络访问辨认为非安全网络访问，影响用户的体验。

发明内容

为克服以上技术问题，特别是现有技术中通过终端设备登录网络时，用户的使用痕迹数据不能完全辨认安全的网络访问的问题，特提出以下技术方案：

第一方面，本发明提供一种网络访问的安全判定方法，包括以下步骤：

根据终端设备的历史网络访问的第一设备参数，得到所述第一设备参数的特征信息，并生成多个第一非线性组合特征集；

通过终端设备上的脚本程序获取所述终端设备当前网络访问的第二设备参数，提取所述第二设备参数的特征信息，并生成第二非线性组合特征集；

采用无监督聚类的离群点检测算法，以所述第二非线性组合特征集的数据点为检测参数，根据所述第一非线性组合特征集的分簇计算所述第二非线性组合特征集的数据点的局部离群点因子，以所述局部离群点因子的最大陡点的值作为判定阈值；

当所述第二非线性组合特征集的数据点的局部离群点因子的值大于所述判定阈值，判定所述网络访问为安全访问；

其中，所述第一非线性组合特征集为历史网络访问获取的终端设备的非线性特征信息；所述第二非线性组合特征集为当前网络方法获取的终端设备的非线性特征信息，该特征信息包括终端设备的属性数据和访问数据；该特征信息包括终端设备的属性数据和访问数据。

在其中一个实施例中，所述采用无监督聚类的离群点检测算法，以所述第二非线性组合特征集的数值点为检测参数，根据所述第一非线性组合特征集的分簇计算所述第二非线性组合特征集的数据点的局部离群点因子的步骤，包括：

采用无监督聚类的离群点检测算法，将所述第一非线性组合特征集划为大簇和小簇；

根据所述第二非线性组合特征集的数据点，并利用所述第一非线性组合特征集的大簇和小簇，分别计算对应第二非线性组合特征集的数据点的大簇的第一局部离群点因子或对应第二非线性组合特征集的数据点的小簇的第二局部离群点因子；

其中，所述大簇和小簇是根据包含数据点的个数，并按照设定比例值进行划分。

在其中一个实施例中，所述根据所述第二非线性组合特征集的数据点，并利用所述第一非线性组合特征集的大簇和小簇，分别计算对应第二非线性组合特征集的数据点的大簇的第一局部离群点因子或对应第二非线性组合特征集的数据点的小簇的第二局部离群点因子的步骤，包括：

根据所述第二非线性组合特征集的数据点，分别得到所述数据点与所述大簇的第一距离和所述小簇的第二距离；