基于机器学习贝叶斯算法的防扫描方法、装置和服务器

摘要

本发明提供了一种基于机器学习贝叶斯算法的防扫描方法、装置和服务器，其中，该方法应用于服务器，该方法包括：采集客户端当前访问行为的访问日志；从访问日志中提取访问日志的特征值；将特征值输入至预设的扫描行为识别模型中，输出识别结果；该扫描行为识别模型通过朴素贝叶斯算法模型训练得到；如果识别结果表明当前访问行为为扫描行为，识别当前访问行为对应的IP地址；在网络层拦截IP地址发出的访问行为。本发明通过机器学习贝叶斯算法的方式建立扫描行为识别模型，根据扫描行为识别模型来识别扫描行为，提高了扫描行为的识别率，降低了漏报率，也降低了对于扫描行为的检测成本。