[发明专利]一种网络入侵行为检测方法及系统

说明书

本发明提供了一种网络入侵行为检测方法及系统，所述方法包括：得到基于网络入侵信息得到的告警信息；将所述告警信息输入预设的神经网络进行检测得到可疑告警信息；根据所述可疑告警信息确定是否存在网络攻击，若存在，向用户终端反馈存在网络攻击的预警信号，本发明可提高网络入侵行为检测的实时性和准确性。

技术领域

本发明涉及网络入侵行为检测技术领域，尤其涉及一种网络入侵行为检测方法及系统。

背景技术

近年来，随着信息技术在社会各领域的广泛运用，网络与信息安全日显重要。由于网络入侵行为的不确定性和攻击技术的日新月异，入侵检测难度较大，导致现有的入侵检测系统误报率和虚警率居高不下。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一种网络入侵行为检测方法，提高网络入侵行为检测的实时性和准确性。本发明的另一个目的在于提供一种网络入侵行为检测系统。本发明的再一个目的在于提供一种计算机设备。本发明的还一个目的在于提供一种可读介质。

为了达到以上目的，本发明一方面公开了一种网络入侵行为检测方法，包括：

得到基于网络入侵信息得到的告警信息；

将所述告警信息输入预设的神经网络进行检测得到可疑告警信息；

根据所述可疑告警信息确定是否存在网络攻击，若存在，向用户终端反馈存在网络攻击的预警信号。

优选的，所述方法进一步包括在获取基于特征匹配得到的告警信息，之前：

确定神经网络初始参数；

根据历史告警信息的特征信息形成神经网络的输入向量；

根据历史告警信息对应的网络攻击确定结果和输入向量训练BP神经网络得到各项参数形成所述预设的神经网络。

优选的，所述特征信息包括报出频率、报出时间范围占比、报出级别、报出时间离散程度、报出密集时间段占比和报出密集时间段数量的至少之一。

优选的，所述得到基于网络入侵信息得到的告警信息具体包括：

获取网络入侵信息；

根据所述网络入侵信息基于特征的检测方法确定所述告警信息。

优选的，所述方法进一步包括：

根据确定的网络攻击和对应的告警信息形成学习样本；

采用所述学习样本对所述预设的神经网络进行训练以优化所述预设的神经网络。

本发明还公开了一种网络入侵行为检测系统，包括：

告警信息确定单元，用于得到基于网络入侵信息得到的告警信息；

可疑信息确定单元，用于将所述告警信息输入预设的神经网络进行检测得到可疑告警信息；

预警反馈单元，用于根据所述可疑告警信息确定是否存在网络攻击，若存在，向用户终端反馈存在网络攻击的预警信号。

优选的，还包括神经网络形成单元，用于确定神经网络初始参数，根据历史告警信息的特征信息形成神经网络的输入向量，根据历史告警信息对应的网络攻击确定结果和输入向量训练BP神经网络得到各项参数形成所述预设的神经网络。

优选的，所述特征信息包括报出频率、报出时间范围占比、报出级别、报出时间离散程度、报出密集时间段占比和报出密集时间段数量的至少之一。

优选的，所述告警信息确定单元具体用于获取网络入侵信息，根据所述网络入侵信息基于特征的检测方法确定所述告警信息。