申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)

申请日：2023-05-05

公开（公告）日：2024-02-27

公开（公告）号：CN116668085B

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40;G06N5/01;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.27#授权;2023.09.15#实质审查的生效;2023.08.29#公开

摘要：本公开提供了基于lightGBM的流量多进程入侵检测方法及系统，涉及网络流量入侵检测技术领域，方法包括设定入侵检测的父进程，所述父进程下设定两个并行的子进程，第一子进程和第二子进程分别获取网络数据的流级统计特征以及流量；其中，第二子进程以相同的时间为间隔对监听的流量进行拆分存储，再以五元组信息将流量文件拆分为多个单独的会话，判断每个会话是否采用tls协议进行加密传输，对采用tls协议加密传输的会话进行特征提取，获取加密流量的字节特征；两个子进程分别将获取的流级统计特征和字节特征输入至基于决策树的lightGBM的模型中，判断是否发生入侵检测行为。本公开解决多种特征并行检测的问题，保证了入侵检测的高准确率。

主权项：1.基于lightGBM的流量多进程入侵检测方法，其特征在于，包括：设定入侵检测的父进程，所述父进程下设定两个并行的子进程，分别为第一子进程和第二子进程；父进程启动两个并行的第一子进程和第二子进程同时对网卡进行监听，分别获取网络数据的流级统计特征以及流量；其中，第二子进程以相同的时间为间隔对监听的流量进行拆分存储，再以五元组信息将流量文件拆分为多个单独的会话，判断每个会话是否采用tls协议进行加密传输，对采用tls协议加密传输的会话进行特征提取，获取加密流量的字节特征；两个子进程分别将获取的流级统计特征和字节特征输入至基于决策树的lightGBM的模型中，判断是否发生入侵检测行为；所述获取网络数据的流级统计特征包括：其中，使用cicflowmeter工具对流量提取的特征中，cicflowmeter工具提取的特征包括：流量持续时间、正向数据包总数、反向数据包总数、每秒流数据包数、流中两个数据包之间的平均时间；所述获取加密流量的字节特征的具体步骤为：对获取到的流量文件依照是否具有相同的五元组信息进行细粒度拆分，拆分为多个单独的会话数据包；分别对会话中的流量或者含有协议层数据进行分析，判断是否是采用的tls协议的加密流量；若是采用tls协议的加密流量，则对其字节特征进行提取；以二进制的形式对采用tls协议的加密流量会话文件读取字节并进行分组，然后将每组的二进制数据进行十进制数据的转化处理后，获取最后的字节特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院) 基于lightGBM的流量多进程入侵检测方法及系统

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