一种DNS隧道检测方法、装置、系统及计算机存储介质

    公开(公告)号:CN113676379B

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202111021400.7

    申请日:2021-09-01

    Abstract: 本发明公开一种DNS隧道检测方法、装置、系统及计算机存储介质。其中,该方法包括:逐条获取目标DNS流式数据;其中,每条所述目标DNS流式数据包括整个域名;所述整个域名包括二级域名和二级域名对应的子域名;将所述目标DNS流式数据根据二级域名进行分组,得到多组待处理的DNS流式数据;对每组所述待处理的DNS流式数据抽取预设数量个特征并对每个所述特征根据打分函数进行打分,得到预设数量个打分值;以及根据所述预设数量个打分值计算对应组的总分;当判定所述对应组的总分大于预设阈值时,对该组进行告警并展示。通过本发明,能够解决现有技术中检测方式准确率低、告警多的问题。该方法告警准确率和查全率高,以及告警聚合度高。

    一种DNS隧道检测方法、装置、系统及计算机存储介质

    公开(公告)号:CN113676379A

    公开(公告)日:2021-11-19

    申请号:CN202111021400.7

    申请日:2021-09-01

    Abstract: 本发明公开一种DNS隧道检测方法、装置、系统及计算机存储介质。其中,该方法包括:逐条获取目标DNS流式数据;其中,每条所述目标DNS流式数据包括整个域名;所述整个域名包括二级域名和二级域名对应的子域名;将所述目标DNS流式数据根据二级域名进行分组,得到多组待处理的DNS流式数据;对每组所述待处理的DNS流式数据抽取预设数量个特征并对每个所述特征根据打分函数进行打分,得到预设数量个打分值;以及根据所述预设数量个打分值计算对应组的总分;当判定所述对应组的总分大于预设阈值时,对该组进行告警并展示。通过本发明,能够解决现有技术中检测方式准确率低、告警多的问题。该方法告警准确率和查全率高,以及告警聚合度高。

    一种基于报文分析的DNS劫持检测方法及系统

    公开(公告)号:CN111698260A

    公开(公告)日:2020-09-22

    申请号:CN202010582205.0

    申请日:2020-06-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于报文分析的DNS劫持检测方法及系统,具体步骤如下:步骤1,网络报文数据解析;步骤2,数据预处理;步骤3,特征提取;步骤4,机器学习模型识别DNS劫持攻击;步骤5,DNS劫持攻击分类;步骤6,模型优化。本发明通过深入研究各种类型DNS劫持攻击的实现原理,针对性地构造出了具有非常强的区分度特征,结合机器学习的方法,通过不断地优化分析,实现了以报文数据为媒介,训练模型使之具备精确的检测能力,有效弥补了传统的规则检测或恶意情报库匹配方法中无法识别新型攻击和易被绕过的问题,同时通过进一步的模型分析,能够将DNS攻击进行细化分类,准确定位DNS劫持行为是产生在DNS请求过程中的哪一个环节。

    一种利用有向无环图识别黑产团伙的方法

    公开(公告)号:CN110428291A

    公开(公告)日:2019-11-08

    申请号:CN201910726773.0

    申请日:2019-08-07

    Abstract: 本发明公开了一种利用有向无环图识别黑产团伙的方法,要解决的是现有黑产团伙识别中存在的问题。本发明具体步骤如下:步骤一,利用图数据库寻找邀请群体;步骤二,抽取邀请群体的行为特征值;步骤三,对邀请群体的行为特征值利用机器学习分类方法进行识别即可。本发明设计合理,用基尼系数描述群体中子节点集的分布均匀状态,通过群体的生长方式的动态属性描述图,并最终识别黑客行为;本发明采用了群体视角,可以发现更多的问题,相对于现有的单个用户的模型,可以发现更多具有黑客行为的异常账号,使用效果好。

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