[发明专利]大数据环境下WEB异常检测方法、系统及服务器有效
| 申请号： | 201811257486.1 | 申请日： | 2018-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN109508542B | 公开（公告）日： | 2019-11-22 |
| 发明（设计）人： | 马旸;蔡冰;罗雅琼;姚力 | 申请（专利权）人： | 国家计算机网络与信息安全管理中心江苏分中心 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06F1/20;G06F11/30;G06F16/955 |
| 代理公司： | 32224 南京纵横知识产权代理有限公司 | 代理人： | 董建林<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市建*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种大数据环境下WEB异常检测方法，包括正常URL逻辑回归模型构建，具体过程为：采用N‑Gram模型，获取正常URL里的关键词列表；采用TfidfVectorizer函数把每个正常URL里的关键词做TF‑IDF，得到向量化的特征；训练正常URL逻辑回归模型；异常检测，具体过程为：通过训练好的正常URL逻辑回归模型，过滤HTTP请求，若HTTP请求中的URL为正常URL，则响应HTTP请求。同时也公开了相应的系统和服务器。本发明的方法通过正常URL逻辑回归模型过滤HTTP请求，解决了传统基于规则匹配的web入侵检测，误报和漏报率高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 逻辑回归模型 异常检测 大数据 服务器 过滤 规则匹配 入侵检测 漏报率 向量化 构建 误报 响应 | ||
【主权项】：
1.大数据环境下WEB异常检测方法，其特征在于：包括以下步骤，/n正常URL逻辑回归模型构建，具体过程为：/n101）采用N-Gram模型，获取正常URL里的关键词列表；/n102）采用TfidfVectorizer函数把每个正常URL里的关键词做TF-IDF，得到向量化的特征；/n103）训练正常URL逻辑回归模型；/n异常检测，具体过程为：/n通过训练好的正常URL逻辑回归模型，过滤HTTP请求，若HTTP请求中的URL为正常URL，则响应HTTP请求。/n
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