[发明专利]基于欺骗性人工智能的网络主动防御方法及装置

说明书

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及基于欺骗性人工智能的网络主动防御方法及装置。所述方法执行以下步骤：步骤1：基于本地的数据存储空间，设置多个镜像数据空间，每个镜像数据空间均为本地的数据存储空间的完全镜像；步骤2：当源数据存储进入本地的数据存储空间时，基于源数据，在每个镜像数据空间中生成欺骗数据；所述欺骗数据与源数据的交集部分占两者数据总量和的1%至5%。其通过设置多个镜像数据空间来迷惑进攻方，以保证数据的安全性，同时在镜像空间中，提供包含部分源数据的欺骗数据，以使得进攻方认为自己获得数据，从而放弃进攻，提升系统的安全性，另外，本发明还使用多种针对不同情况防御手段，提升了防御的效率和主动性。

背景技术

网络攻击(Cyber Attacks，也称赛博攻击)是指针对计算机信息系统、基础设施、计算机网络或个人计算机设备的，任何类型的进攻动作。对于计算机和计算机网络来说，破坏、揭露、修改、使软件或服务失去功能、在没有得到授权的情况下偷取或访问任何一计算机的数据，都会被视为于计算机和计算机网络中的攻击。

网络防御通常包括预防、检测和响应。在遭受网络攻击之前，计算机网络防御的对策是采用管理上、技术上的各种措施，防止或阻止敌方对己方网络系统的攻击和非授权访问；在网络攻击过程中，采取各种网络防御技术，检测正在发生的网络攻击行为，并做好现场保护，分析攻击源，同时有效控制攻击的影响和范围；在攻击发生之后，尽快作出响应(包括网络反击)，恢复己方网络系统的作战功能，确保作战效能的发挥。

网络防御武器装备主要包括防病毒工具、防火墙、数据加密系统、操作系统安全子系统、入侵检测系统、备份与恢复系统等。设置假目标分流入侵，利用假信息进行战术欺骗，也是计算机网络防御的重要手段。

但现有技术中，针对网络攻击的防御手段，往往由于较为单一，且防御的方式较为常规，非常容易被绕过或破解。同时，许多网络攻击在没有达成目标时，会不断尝试对本地进行进攻，往往会造成本地的访问拥堵，从另一方面破坏本地数据的正常获取和存储。

专利号为CN201410532769.8A的专利公开了一种网络攻击检测方法及节点，所述方法包括：进行网络拓扑分析，依据网络拓扑分析结果形成包括至少一条检测路径的检测路径集合；通过第一检测路径向目标节点发送检测数据包；所述第一检测路径为所述检测路径集合中的一条所述检测路径；接收目标节点在所述检测数据包触发下发送的响应数据包；依据所述响应数据包的接收参数以及所述响应数据包携带的信息，获取当前检测参数；及依据所述当前检测参数及历史检测数据，确定所述第一检测路径是否有遭受网络攻击。

其利用网络拓扑分析来识别网络攻击，但对于网络攻击的相应依然使用传统手段，使得对于网络攻击的防御无法起到很好的效果，数据的安全性难以得到保障。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供基于欺骗性人工智能的网络主动防御方法及装置，通过设置多个镜像数据空间来迷惑进攻方，以保证数据的安全性，同时在镜像空间中，提供包含部分源数据的欺骗数据，以使得进攻方认为自己获得数据，从而放弃进攻，提升系统的安全性，另外，本发明还使用多种针对不同情况防御手段，提升了防御的效率和主动性。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

基于欺骗性人工智能的网络主动防御方法，所述方法执行以下步骤：

步骤1：基于本地的数据存储空间，设置多个镜像数据空间，每个镜像数据空间均为本地的数据存储空间的完全镜像；

步骤2：当源数据存储进入本地的数据存储空间时，基于源数据，在每个镜像数据空间中生成欺骗数据；所述欺骗数据与源数据的交集部分占两者数据总量和的1％至5％；

步骤3：对进入本地的数据访问请求进行实时监控，以识别非法访问请求，对识别出的非法访问请求进行行为分析，得到非法访问请求行为分析结果；