[发明专利]威胁处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请提供一种威胁处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，方法应用于云平台的目标节点上，包括：抓取自身的网络交互数据流；从网络交互数据流中，提取出数据流特征；将数据流特征输入至预先训练好的威胁行为检测模型中，确定当前是否存在威胁行为，以及存在威胁行为时，所存在的威胁行为类型；在存在威胁行为时，从预设的防御策略中，确定出威胁行为类型对应的目标防御策略，并执行目标防御策略。这就实现了对于云平台自身的网络威胁的监测及处置，加强了对云平台的安全防护。

技术领域

本申请涉及信息处理技术领域，具体而言，涉及一种威胁处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前市场上针对云平台的安全防护方法大都是利用先导引流的方式实现的。即是通过建立云上虚拟化安全资源池（通常为独立的一套服务器），在其上部署相关安全产品，并将出入云平台的数据流量优先引导至该安全资源池，再流入云平台，以此来实现对网络入侵行为的安全防护。

但这种方式无法针对云平台自身的网络威胁进行监测及处置，尤其是基于云平台架构的安全组件及防护策略方法更是空白，因此对于云平台的安全防护效果并不好。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种威胁处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用以解决现有技术中无法针对云平台自身的网络威胁进行监测及处置的技术问题。

本申请实施例提供了一种威胁处理方法，应用于云平台的目标节点上；所述方法包括：抓取自身的网络交互数据流；从所述网络交互数据流中，提取出数据流特征；将所述数据流特征输入至预先训练好的威胁行为检测模型中，确定当前是否存在威胁行为，以及存在威胁行为时，所存在的威胁行为类型；在存在威胁行为时，从预设的防御策略中，确定出所述威胁行为类型对应的目标防御策略，并执行所述目标防御策略。

在上述实现过程中，通过云平台的节点通过抓取自身的网络交互数据流，进而提取出数据流特征，采用预先训练好的威胁行为检测模型进行威胁检测，从而得出是否具有威胁行为，以及具有的威胁行为的类型，从而采用该类型相应的目标防御策略进行威胁处理。这样，就实现了对于云平台自身的网络威胁的监测及处置，加强了对云平台的安全防护。此外，本申请的方案不同于传统先导引流方式，只需在云平台的相关节点布设实现本申请的方案的相关组件即可，从而可以在软件组件级层面，实现云平台的原生防御策略配置及入侵防御功能，从根本上提升了云平台的安全性。

进一步地，在从所述网络交互数据流中，提取出数据流特征之后，将所述数据流特征输入至预先训练好的威胁行为检测模型中之前，所述方法还包括：对所述数据流特征进行降维处理；将降维处理后的数据流特征进行数据标准化处理，以使降维处理后的数据流特征处于相同特征尺度。

在上述实现结构中，通过对数据流特征进行降维处理，从而可以去除数据流特征中的冗余信息以及噪音信息，进而进一步的进行数据标准化处理，从而消除特征之间的差异性。这样就减少了极端数据及数据单位差异带来的影响，提高了威胁行为检测模型的检测准确性。

进一步地，在对所述数据流特征进行降维处理之前，所述方法还包括：识别所述数据流特征中的无用特征；所述无用特征包括流ID（Identity document，身份标识号）、时间戳；将识别出的无用特征从所述数据流特征中剔除。

在上述实现过程中，通过消除流ID、时间戳等无用特征，从而降低了数据流特征的数量，提高了数据流特征的质量，使得检测结果更为准确，且检测效率更高。

进一步地，在从所述网络交互数据流中，提取出数据流特征之后，所述方法还包括：从所述数据流特征中识别出基本信息；所述基本信息包括IP信息、端口信息、协议信息中的至少一种；所述执行所述目标防御策略，包括：根据所述基本信息，执行所述目标防御策略。

在上述实现过程中，利用数据流特征中识别出的基本信息，即可有效执行诸如源头阻断、告警等处置策略，实现对于威胁行为的可靠处理。