[发明专利]基于流量数据的访问控制方法、装置、存储介质及设备

权利要求书

1.一种基于流量数据的访问控制方法，其特征在于，包括：

确定安全模型；

对接WEB应用程序的HTTP/HTTPS流量端口；

当通过所述HTTP/HTTPS流量端口接收到一个访问请求时，利用所述安全模型判断所述访问请求是否为正常访问请求；如果所述访问请求不为正常访问请求，则拦截所述访问请求。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述安全模型判断所述访问请求是否为正常访问请求，包括：

根据所述访问请求，解析获取所述访问请求所携带的请求参数；

将所述请求参数与所述安全模型中的正常访问数据进行匹配，如果匹配成功，则确定所述访问请求为正常访问请求，如果匹配失败，则确定所述访问请求不为正常访问请求。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取动态参数；

利用所述安全模型判断所述动态参数内是否含有攻击字符，如果所述动态参数内含有攻击字符，则将所述攻击字符删除或发出告警信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取合法的URL；

对所述合法的URL进行标记。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定安全模型包括：

获取流量样本数据；

基于所述流量样本数据，提取Http/Https协议流量数据；

对所述Http/Https协议流量数据进行有监督学习和无监督学习，生成安全模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述Http/Https协议流量数据进行有监督学习和无监督学习，生成安全模型，包括：

在进行无监督学习时，将所述Http/Https协议流量数据进行分类；

利用PCA算法对分类得到的数据进行降维处理；

对降维后的数据进行调整，得到正常访问数据和攻击访问数据；

在进行有监督学习时，获取标定的业务样本数据及攻击样本数据；

利用LDA算法对所述标定的业务样本数据及攻击样本数据降维处理，得到降维后的数据；

基于所述降维后的数据，对所述正常访问数据及攻击访问数据进行优化，得到安全模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将分类得到的数据降维处理并进行调整之前还包括：

将分类得到的数据进行预处理，所述预处理包括线性变换、去除噪声及冗余的数据。

8.一种访问控制装置，其特征在于，包括：

确定模型，用于确定安全模型；

对接模块，用于对接WEB应用程序的HTTP/HTTPS流量端口；

判断模块，用于当通过所述HTTP/HTTPS流量端口接收到一个访问请求时，利用所述安全模型判断所述访问请求是否为正常访问请求；如果所述访问请求不为正常访问请求，则拦截所述访问请求。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一种可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的基于流量数据的访问控制方法对应的操作。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线、所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一种可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的基于流量数据的访问控制方法对应的操作。