[发明专利]恶意访问的判断方法、拦截方法与装置

权利要求书

1.一种恶意访问的判断方法，其特征在于，包括：

当接收到一个IP地址的访问请求时，确定第一时间段；所述第一时间段为过去时刻T1到当前时间T0之间的时间段；其中，所述第一时间段被划分为N个连续的子时间段；所述N个子时间段分别被配置了不同的访问次数权重值，且与当前时间T0的时间差越大的子时间段被配置的访问次数权重值越低；

统计所述IP地址在每个子时间段的访问次数；

根据所述IP地址在每个子时间段的访问次数以及每个子时间段被配置的访问次数权重值，计算所述IP地址在每个子时间段的访问次数的加权平均值；

比较所述加权平均值与预设的第一访问次数阈值，当所述加权平均值大于预设的第一访问次数阈值时，判定所述IP地址属于恶意访问；

所述恶意访问的判断方法还包括：

当所述加权平均值小于预设的第一访问次数阈值时，获取所述IP地址在第二时间段内的访问次数；所述第二时间段为过去时刻T2到当前时间T0之间的时间段；

比较所述IP地址在第二时间段内的访问次数与预设的第二访问次数阈值，当在所述第二时间段内的访问次数大于所述第二访问次数阈值时，判定所述IP地址属于恶意访问。

2.如权利要求1所述的恶意访问的判断方法，其特征在于，所述加权平均值的计算公式为：

其中，Q为所述IP地址在所述第一时间段的每个子时间段的访问次数的加权平均值；n为子时间段的序号，与当前时间T0的时间差越大的子时间段，n的值越大，1≤n≤N；q_n为第n个时间段的访问次数；f(n)为第n个时间段所配置的访问次数权重值，且f(n)为减函数。

3.如权利要求2所述的恶意访问的判断方法，其特征在于，

f(n)＝(2/3)^n-1。

4.如权利要求1所述的恶意访问的判断方法，其特征在于，所述第二时间段的时间长度小于或等于所述第一时间段的任一个子时间段的时间长度。

5.如权利要求1所述的恶意访问的判断方法，其特征在于，所述恶意访问的判断方法还包括：

每当接收到一个IP地址的访问请求时，记录所述IP地址的登录时间，用以统计所述IP地址在任一个时间段内的访问次数。

6.一种恶意访问的判断装置，其特征在于，包括：

时间段确定模块，用于当接收到一个IP地址的访问请求时，确定第一时间段；所述第一时间段为过去时刻T1到当前时间T0之间的时间段；其中，所述第一时间段被划分为N个连续的子时间段；所述N个子时间段分别被配置了不同的访问次数权重值，且与当前时间T0的时间差越大的子时间段被配置的访问次数权重值越低；

第一访问次数统计模块，用于统计所述IP地址在每个子时间段的访问次数；

加权值计算模块，用于根据所述IP地址在每个子时间段的访问次数以及每个子时间段被配置的访问次数权重值，计算所述IP地址在每个子时间段的访问次数的加权平均值；

第一判定模块，比较所述加权平均值与预设的第一访问次数阈值，当所述加权平均值大于预设的第一访问次数阈值时，判定所述IP地址属于恶意访问；

所述恶意访问的判断装置还包括：

第二访问次数统计模块，用于当所述加权平均值小于预设的第一访问次数阈值时，统计所述IP地址在第二时间段内的访问次数；所述第二时间段为过去时刻T2到当前时间T0之间的时间段；

第二判定模块，用于比较所述IP地址在第二时间段内的访问次数与预设的第二访问次数阈值，当在所述第二时间段内的访问次数大于所述第二访问次数阈值时，判定所述IP地址属于恶意访问。

7.如权利要求6所述的恶意访问的判断装置，其特征在于，所述加权平均值的计算公式为：

其中，Q为所述IP地址在所述第一时间段的每个子时间段的访问次数的加权平均值；n为子时间段的序号，与当前时间T0的时间差越大的子时间段，n的值越大，1≤n≤N；q_n为第n个时间段的访问次数；f(n)为第n个时间段所配置的访问次数权重值，且f(n)为减函数。