一种基于机器学习的扫描IP分类方法及装置

摘要

本发明提供了一种基于机器学习的扫描IP分类方法及装置，该方法包括：获取待分类扫描IP，并获取预设时间内待分类扫描IP的告警日志；按照预设特征提取规则对告警日志进行特征提取，得到待分类扫描IP的特征向量；将特征向量输入至扫描IP分类模型中进行分类，得到待分类扫描IP的分类结果。在本实施例中，通过提取待分类扫描IP的特征向量，并将特征向量输入至扫描IP分类模型确定待分类扫描IP的分类结果的方式不需要依赖IP库，时效性好，并且能够对新扫描IP进行分类，提高了对未知扫描IP的分类能力，缓解了现有的扫描IP分类方法时效性差，无法新扫描IP进行分类的技术问题。