摘要
本发明公开了一种基于防火墙的网络安全检测方法及系统,所属领域为网络安全领域,包括:发现流量的异常模式和离群点,根据聚类结果确定潜在的恶意流量簇;针对疑似恶意流量簇,提取其代表性样本,通过威胁情报对接接口,将样本流量与已知恶意流量特征库进行相似度匹配,若匹配度超过预设阈值,则判定为已知类型的恶意流量;将训练好的恶意流量分类模型部署到防火墙的在线检测模块中,对实时网络流量进行预测和分类,若判定为恶意流量,则触发防火墙的阻断和隔离策略,对恶意流量进行实时拦截。
技术关键词
网络安全检测方法
支持向量机模型
防火墙
无监督机器学习
样本
支持向量机分类器
决策树分类器
分布特征
特征工程
网络安全检测系统
深度包检测技术
关键字
统计时间间隔
重构误差
在线检测模块
支持向量机算法
聚类
网络流量数据
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