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一种基于深度学习的异常流量检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的异常流量检测方法,包括:设备源向目标服务器发起HTTP请求;Web应用防护系统通过执行针对HTTP/HTTPS的安全活动规则对HTTP的请求进行异常检测,拒绝不符合安全活动规则的请求并发送至安全团队;将符合安全活动规则的请求向下一级转发;AI WAF对通过WEB应用防护系统检测的请求再次检测,对其中的异常请求进行检测、标记并可视化传送至安全团队。还公开了一种系统,包括:设备源、Web应用防护系统、AI WAF、目标服务器和安全团队。采用AI WAF辅助传统WAF工作,解决传统WAF的准确率不高,效率低下的问题;提高了安全专家的观察和分析恶意流量效率。

著录项

  • 公开/公告号CN110971603B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 四川虹微技术有限公司;

    申请/专利号CN201911228292.3

  • 发明设计人 徐小雄;彭凝多;唐博;魏华强;

    申请日2019-12-04

  • 分类号H04L9/40(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/08(20060101);H04L41/0677(20220101);

  • 代理机构51213 四川省成都市天策商标专利事务所(有限合伙);

  • 代理人张秀敏

  • 地址 610000 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区成都高新区天府四街199号1栋33层

  • 入库时间 2022-08-23 13:13:42

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