[发明专利]使用标签保护基于网络的计算资源

权利要求书

1.一种用于保护计算资源的方法，包括：

对于多个计算资源中的每个计算资源：

基于分类模型分析由所述计算资源从多个网络地址接收的网络数据分组，以确定所述多个网络地址中的非恶意的子集；

基于与所述多个计算资源的相应子集相关联的网络地址之间的第一相似性度量，将所述多个计算资源分组为集群；

将每个集群与通过组合与该集群的计算资源相关联的所述子集而获取的第一组网络地址相关联；以及

输出表示多个第一组网络地址中的至少一个第一组网络地址的标签，所述标签适用于配置防火墙应用以允许所述多个第一组网络地址中的所述至少一个第一组网络地址对所述多个计算资源的访问。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一相似性度量基于所述子集中相同或在距离度量内的网络地址的数目，其中所述分组包括：

基于所述子集中相同或在所述距离度量内的所述网络地址的数目是否超过阈值，将所述多个计算资源分组为集群。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述基于与所述多个计算资源的相应子集相关联的所述网络地址之间的所述第一相似性度量将所述多个计算资源分组为集群包括：

为特定集群确定所述第一组网络地址中的一个或多个网络地址，所述的一个或多个网络地址不在被组合以形成所述第一组网络地址的所有所述子集中；

确定所确定的所述一个或多个网络地址的数目是否超过阈值；

响应于确定所确定的所述一个或多个网络地址的数目超过所述阈值，通过对所述特定集群的计算资源取消分组来解除分配所述特定集群组；以及

响应于确定所确定的所述一个或多个网络地址的数目没有超过所述阈值，维持所述特定集群。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：

基于与集群组的相应集群相关联的所述多个第一组网络地址之间的第二相似性度量，将所述集群分组为所述集群组；以及

将每个集群组与通过组合与该集群组的集群相关联的所述多个第一组网络地址而获取的第二组网络地址相关联，其中所述标签表示所述第二组网络地址，所述标签适用于配置所述防火墙应用以允许所述第二组网络地址对所述多个计算资源的访问。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述第二相似性度量基于所述多个第一组网络地址中相同或在第二距离度量内的网络地址的数目，其中所述分组包括：

基于所述多个第一组网络地址中相同或在所述第二距离度量内的所述网络地址的数目是否超过阈值，将所述集群分组为集群组。

6.根据权利要求4所述的方法，其中所述基于与集群组的相应集群相关联的所述多个第一组网络地址之间的所述第二相似性度量将所述集群分组为集群组包括：

为特定集群组确定所述第二组网络地址中的一个或多个网络地址，所述一个或多个网络地址不在被组合以形成所述第二组网络地址的所有所述多个第一组网络地址中；

确定所述第二组网络地址中的所确定的所述一个或多个网络地址的数目是否超过第二阈值；

响应于确定所述第二组网络地址中的所确定的所述一个或多个网络地址的数目超过所述第二阈值，通过对所述特定集群组的集群取消分组来解除分配所述特定集群组；以及

响应于确定所述第二组网络地址中的所确定的所述一个或多个网络地址的数目没有超过所述阈值，维持所述特定集群组。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述分类模型是基于以下方式而确定的：

标识与第二网络数据分组相关联的一个或多个第一模式，所述第二网络数据分组由第二计算资源从第二多个网络地址接收；

标识与第三网络数据分组相关联的一个或多个第二模式，所述第三网络数据分组被阻止由所述第二计算资源从第三多个网络地址接收；以及

提供所述一个或多个第一模式和所述一个或多个第二模式作为监督式机器学习算法的输入，所述监督式机器学习算法基于所述一个或多个第一模式和所述一个或多个第二模式生成所述分类模型，所述一个或多个第一模式具有非恶意网络数据分组的特性，并且所述一个或多个第二模式具有恶意网络数据分组的特性。