CN111125539A - 一种基于人工智能的cdn有害信息阻断方法及*** - Google Patents

一种基于人工智能的cdn有害信息阻断方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于人工智能的CDN有害信息阻断方法及***，涉及网络安全技术领域，具体包括以下步骤：获取所有CDN节点中用户的请求操作日志数据；根据请求操作日志数据发起相应的业务请求并获取返回的数据；将返回的数据中的非结构化数据采用人工智能模型得到非结构化数据的检测结果，将返回的数据中的结构化数据通过关键字过滤及URL过滤得到结构化数据的检测结果；检测结果判断为有害信息时，生成与有害信息对应的请求操作日志数据的阻断规则，并将阻断规则发送至所有CDN节点，本发明能够完成对非结构化数据进行检测，并进行阻断隔离。

Description

一种基于人工智能的CDN有害信息阻断方法及***
技术领域
本发明涉及网络安全技术领域，具体涉及一种基于人工智能的CDN有害信息阻断方法及***。
背景技术
随着硬件设备不断的升级，CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)***的内容存储量越来越大、服务类型日益丰富，参与***的介质也日趋复杂；钓鱼网站、涉黄、涉恐、虚假信息等不健康信息越来越隐蔽、数据结构也越来越复杂，传统的基于关键字及URL的过滤无法对视频、音频等非结构化数据进行分析处理，进而对非结构化数据无法进行有效的阻断隔离。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的CDN有害信息阻断方法及***，能够完成对非结构化数据进行检测，并进行阻断隔离。
为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：
第一方面，提供一种基于人工智能的CDN有害信息阻断方法，具体包括以下步骤：
获取所有CDN节点中用户的请求操作日志数据；
根据请求操作日志数据发起相应的业务请求并获取返回的数据；
将返回的数据中的非结构化数据采用人工智能模型得到非结构化数据的检测结果，将返回的数据中的结构化数据通过关键字过滤及URL过滤得到结构化数据的检测结果；
检测结果判断为有害信息时，生成与有害信息对应的请求操作日志数据的阻断规则，并将阻断规则发送至所有CDN节点。
在上述技术方案的基础上，所述人工智能模型采用人工智能算法完成对非结构化数据的检测，在采用人工智能算法完成对非结构化数据的检测时，所述人工智能算法通过若干已知检测结果的非结构化数据进行修正。
在上述技术方案的基础上，所述人工智能算法包括输入层、隐含层和输出层，且所述人工智能算法通过若干已知检测结果的非结构化数据进行修正，具体包括以下步骤：
初始化输入层到隐含层单元的连接权值和隐含层到输出层的连接权值；
依次输入多个已知检测结果的数据样本，得到每个数据样本隐含层和输出层的输出；
根据每个数据样本隐含层和输出层的输出得到每个数据样本输出层到隐含层的反传误差和隐含层到输入层的反传误差；
确定输出层的阈值，并根据每个数据样本输出层到隐含层的反传误差和隐含层到输入层的反传误差得到修正后的各层间的连接权值。
在上述技术方案的基础上，根据每个数据样本隐含层和输出层的输出得到每个数据样本输出层到隐含层的反传误差和隐含层到输入层的反传误差，满足以下公式：
δk＝(dk-0k)f′(netk)
Figure BDA0002350872420000021
式中，δk为输出层到隐含层的反传误差，dk为隐含层第K层神经元目标值，0k为输出层第K个神经元输出值，f′(netk)为0k与dk的偏差方差值，δj为隐含层到输入层的反传误差，f′(netj)为输入层第j层神经元目标值与隐含层第j个神经元输出值，ωjk为隐含层到输出层第j层的第k个神经元的连接权值。
在上述技术方案的基础上，根据每个数据样本输出层到隐含层的反传误差和隐含层到输入层的反传误差得到修正后的各层间的连接权值，满足以下公式：
Figure BDA0002350872420000031
Figure BDA0002350872420000032
Figure BDA0002350872420000033
式中，Etotal为整体误差，N为检测样本数量，P为已知检测结果的数据样本个数，p为第p个已知检测结果的数据样本，且p∈(1，2，3，...，P)，K为隐含层神经元的层数，
Figure BDA0002350872420000034
为隐含层第K层第P个神经元目标值，
Figure BDA0002350872420000035
隐含层第K层第P个神经元输出值，Δωjk为隐含层到输出层第j层的第k个神经元的最优连接权值，Δυij为输入层到隐含层第i层的第j个神经元的最优连接权值，η为学习率，
Figure BDA0002350872420000036
为输出层的神经元个数，m为隐含层的神经元个数。
在上述技术方案的基础上，所述非结构化数据包括音频数据、视频数据和图片数据。
在上述技术方案的基础上，所述非结构化数据为音频数据时，将返回的数据中的非结构化数据采用人工智能模型得到非结构化数据的检测结果，具体包括以下步骤：先对音频数据解码，并对解码后的音频帧进行识别，将识别后的文字信息进行关键字匹配检索，在关键字匹配时，与关键字匹配的有害信息达到预设阈值时，则判断为该音频数据有害信息。
在上述技术方案的基础上，所述非结构化数据为视频数据时，将返回的数据中的非结构化数据采用人工智能模型得到非结构化数据的检测结果，具体包括以下步骤：先对视频数据解码，并对解码后的视频帧按照指定规则进行抽帧检测，进而判断该视频数据是否为有害信息。
第二方面，还提供一种基于人工智能的CDN有害信息阻断***，包括日志采集模块、日志处理模块和监控任务处理模块；
所述日志采集模块用于采集CDN节点中用户的请求操作日志数据，并将请求操作日志数据发送至所述日志处理模块；
所述日志处理模块用于对请求操作日志数据进行分类、排序和去重处理，并将处理后的请求操作日志数据发送至所述监控任务处理模块；
所述监控任务处理模块用于对处理后的请求操作日志数据进行有害信息判断，并生成与判断为有害信息的请求操作日志数据对应的阻断规则，并将阻断规则发送至所有CDN节点中。
在上述技术方案的基础上，所述监控任务处理模块设有多个，所述日志处理模块通过负载均衡算法，以使分配至每个所述监控任务处理模块的负载均衡。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明的一种基于人工智能的CDN有害信息阻断方法，通过人工智能模型完成对音频、视频和图片等非结构化数据的检测，并根据检测的结果完成对有害信息的阻断隔离。
附图说明
图1为本发明实施例中CDN有害信息阻断方法的流程框图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例对本发明作进一步详细说明。
参见图1所示，本发明实施例提供一种基于人工智能的CDN有害信息阻断方法，具体包括以下步骤：
获取所有CDN节点中用户的请求操作日志数据；
根据请求操作日志数据发起相应的业务请求并获取返回的数据；
将返回的数据中的非结构化数据采用人工智能模型得到非结构化数据的检测结果，将返回的数据中的结构化数据通过关键字过滤及URL过滤得到结构化数据的检测结果，其中，结构化数据为已知格式或者带有特殊流程的数据来描述一个协议流程或应用操作流程，例如媒体协议请求流程、一个标准资源查询的http请求等，非结构化数据为明确的流程或者协议格式，只能对其整体进行存储，例如图片、音视频数据、各种文档等。
检测结果判断为有害信息时，生成与有害信息对应的请求操作日志数据的阻断规则，并将阻断规则发送至所有CDN节点。
由于人工智能模型能够识别涉黄、涉恐视频，解决了传统CDN无法检测视频数据的缺陷，同时，避免了采用人工审核的传统方式，极大程度的简化了视频资源的审核流程、全面覆盖了检测内容、提高了检测精度。
人工智能模型采用人工智能算法完成对非结构化数据的检测，在采用人工智能算法完成对非结构化数据的检测时，人工智能算法通过若干已知检测结果的非结构化数据进行修正，其中，人工智能算法进行修正时的采用人工神经网络BP(ErrorBackPropagation，误差反向传播算法)算法，通过若干已知检测结果的非结构化数据进行更新权值和阈值完成对算法的修正，从而使最终的人工智能算法能够满足非结构化数据检测的准确性。
人工智能算法包括输入层、隐含层和输出层，且人工智能算法通过若干已知检测结果的非结构化数据进行修正，具体包括以下步骤：
初始化输入层到隐含层单元的连接权值和隐含层到输出层的连接权值；
依次输入多个已知检测结果的数据样本，得到每个数据样本隐含层和输出层的输出；
根据每个数据样本隐含层和输出层的输出得到每个数据样本输出层到隐含层的反传误差和隐含层到输入层的反传误差；
根据每个数据样本输出层到隐含层的反传误差和隐含层到输入层的反传误差得到修正后的各层间的连接权值、以及输出层的阈值。其中，阈值为经验值，根据场景确定，要求匹配度越高值越大，阈值的取值范围为【0，1】。
进一步的，根据每个数据样本隐含层和输出层的输出得到每个数据样本输出层到隐含层的反传误差和隐含层到输入层的反传误差，满足以下公式：
δk＝(dk-0k)f′(netk)
Figure BDA0002350872420000061
式中，δk为输出层到隐含层的反传误差，dk为为隐含层第K层神经元目标值(样本值)，0k为输出层第K个神经元输出值，f′(netk)为0k与dk的偏差方差值，δj为隐含层到输入层的反传误差，f′(netj)为输入层第j层神经元目标值与隐含层第j个神经元输出值，ωjk为隐含层到输出层第j层的第k个神经元的连接权值。
根据每个数据样本输出层到隐含层的反传误差和隐含层到输入层的反传误差得到修正后的各层间的连接权值，满足以下公式：
Figure BDA0002350872420000071
Figure BDA0002350872420000072
Figure BDA0002350872420000073
式中，Etotal为整体误差，N为检测样本数量，P为已知检测结果的数据样本个数，p为第p个已知检测结果的数据样本，且p∈(1，2，3，...，P)，K为隐含层神经元的层数，
Figure BDA0002350872420000074
为隐含层第K层第P个神经元目标值，
Figure BDA0002350872420000075
隐含层第K层第P个神经元输出值，Δωjk为隐含层到输出层第j层的第k个神经元的最优连接权值，Δυij为输入层到隐含层第i层的第j个神经元的最优连接权值，进一步的，Δωjk和Δυij分别为隐含层到输出层的连接权值和输入层到隐含层的连接权值，η为学习率，进一步的η取0.5，
Figure BDA0002350872420000076
为输出层的神经元个数，m为隐含层的神经元个数。
非结构化数据包括音频数据、视频数据和图片数据；非结构化数据为音频数据时，先对音频数据解码，并对解码后的音频帧进行实时语音翻译识别，将识别后的文字信息进行关键字匹配检索，在关键字匹配时，与关键字匹配的有害信息达到预设阈值时，则判断为该音频数据有害信息；
非结构化数据为视频数据时，将返回的数据中的非结构化数据采用人工智能模型得到非结构化数据的检测结果，具体包括以下步骤：先对视频数据解码，并对解码后的视频帧按照指定规则进行抽帧检测，进而判断该视频数据是否为有害信息；在通过人工智能算法完成对非结构化数据的检测时，将音频数据、视频数据和图片数据分别输入到对应已进行修正的人工智能算法中，并根据最终得到的结果，与各自对应阈值比较，当通过人工智能算法得到的结果达到阈值时，则判断为有害信息。
非结构化数据为图片数据时，将图片数据按照训练图片预处理的方式进行预处理，将预处理后的图片输入训练形成的最优模型，模型输出得到的类别和类别概率，通过阈值过滤类别概率较低的类别，得到最终检测结果。
本发明实施例还提供一种基于人工智能的CDN有害信息阻断***，包括日志采集模块、日志处理模块和监控任务处理模块；
日志采集模块用于采集CDN节点中用户的请求操作日志数据，并将请求操作日志数据发送至日志处理模块；
日志处理模块用于对请求操作日志数据进行分类、排序和去重处理，并将处理后的请求操作日志数据发送至监控任务处理模块；
监控任务处理模块用于对处理后的请求操作日志数据进行有害信息判断，并生成与判断为有害信息的请求操作日志数据对应的阻断规则，并将阻断规则发送至所有CDN节点中。
通过该阻断***的一次检测，能够达到全网阻断，快捷、方便、及时的分享了检测成果，同时，根据检测结果来源的跟踪能够及时、准确的追溯到源头，为后期的资源整顿、整合提供了准确、有力的数据依据。
监控任务处理模块设有多个，日志处理模块通过负载均衡算法，以使分配至每个监控任务处理模块的负载均衡，能够提高该阻断***的反应速度和总体性能。
监控任务处理模块包括音频监控子模块、视频监控子模块、图片监控子模块和结构化数据监控子模块，音频监控子模块、视频监控子模块和图片监控子模块均采用人工智能算法分别对音频、视频和图片进行检测，结构化数据监控子模块通过关键字过滤及URL过滤对文字进行检测。
该阻断***还包括存储器，通过存储器用于存储请求操作日志数据、与请求操作日志数据对应返回的数据、以及阻断规则。
其中，日志处理模块对请求操作日志数据进行分类时，采用人工智能算法进行分类，通过已知类别的请求操作日志数据完成对人工智能算法的修正，从而保证日志处理模块对请求操作日志数据分类的准确性。
本发明不局限于上述实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围之内。本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的CDN有害信息阻断方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
获取所有CDN节点中用户的请求操作日志数据；
根据请求操作日志数据发起相应的业务请求并获取返回的数据；
将返回的数据中的非结构化数据采用人工智能模型得到非结构化数据的检测结果，将返回的数据中的结构化数据通过关键字过滤及URL过滤得到结构化数据的检测结果；
检测结果判断为有害信息时，生成与有害信息对应的请求操作日志数据的阻断规则，并将阻断规则发送至所有CDN节点。
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的CDN有害信息阻断方法，其特征在于：所述人工智能模型采用人工智能算法完成对非结构化数据的检测，在采用人工智能算法完成对非结构化数据的检测时，所述人工智能算法通过若干已知检测结果的非结构化数据进行修正。
3.如权利要求2所述的一种基于人工智能的CDN有害信息阻断方法，其特征在于，所述人工智能算法包括输入层、隐含层和输出层，且所述人工智能算法通过若干已知检测结果的非结构化数据进行修正，具体包括以下步骤：
初始化输入层到隐含层单元的连接权值和隐含层到输出层的连接权值；
依次输入多个已知检测结果的数据样本，得到每个数据样本隐含层和输出层的输出；
根据每个数据样本隐含层和输出层的输出得到每个数据样本输出层到隐含层的反传误差和隐含层到输入层的反传误差；
确定输出层的阈值，并根据每个数据样本输出层到隐含层的反传误差和隐含层到输入层的反传误差得到修正后的各层间的连接权值。
4.如权利要求3所述的一种基于人工智能的CDN有害信息阻断方法，其特征在于，根据每个数据样本隐含层和输出层的输出得到每个数据样本输出层到隐含层的反传误差和隐含层到输入层的反传误差，满足以下公式：
δk＝(dk-0k)f′(netk)
Figure FDA0002350872410000021
式中，δk为输出层到隐含层的反传误差，dk为隐含层第K层神经元目标值，0k为输出层第K个神经元输出值，f′(netk)为0k与dk的偏差方差值，δj为隐含层到输入层的反传误差，f′(netj)为输入层第j层神经元目标值与隐含层第j个神经元输出值，ωjk为隐含层到输出层第j层的第k个神经元的连接权值。
5.如权利要求3所述的一种基于人工智能的CDN有害信息阻断方法，其特征在于，根据每个数据样本输出层到隐含层的反传误差和隐含层到输入层的反传误差得到修正后的各层间的连接权值，满足以下公式：
Figure FDA0002350872410000022
Figure FDA0002350872410000023
Figure FDA0002350872410000024
式中，Etotal为整体误差，N为检测样本数量，P为已知检测结果的数据样本个数，p为第p个已知检测结果的数据样本，且p∈(1，2，3，...，P)，K为隐含层神经元的层数，
Figure FDA0002350872410000025
为隐含层第K层第P个神经元目标值，
Figure FDA0002350872410000031
隐含层第K层第P个神经元输出值，Δωjk为隐含层到输出层第j层的第k个神经元的最优连接权值，Δυij为输入层到隐含层第i层的第j个神经元的最优连接权值，η为学习率，l为输出层的神经元个数，m为隐含层的神经元个数。
6.如权利要求1所述的一种基于人工智能的CDN有害信息阻断方法，其特征在于：所述非结构化数据包括音频数据、视频数据和图片数据。
7.如权利要求6所述的一种基于人工智能的CDN有害信息阻断方法，其特征在于，所述非结构化数据为音频数据时，将返回的数据中的非结构化数据采用人工智能模型得到非结构化数据的检测结果，具体包括以下步骤：先对音频数据解码，并对解码后的音频帧进行识别，将识别后的文字信息进行关键字匹配检索，在关键字匹配时，与关键字匹配的有害信息达到预设阈值时，则判断为该音频数据有害信息。
8.如权利要求6所述的一种基于人工智能的CDN有害信息阻断方法，其特征在于，所述非结构化数据为视频数据时，将返回的数据中的非结构化数据采用人工智能模型得到非结构化数据的检测结果，具体包括以下步骤：先对视频数据解码，并对解码后的视频帧按照指定规则进行抽帧检测，进而判断该视频数据是否为有害信息。
9.一种基于人工智能的CDN有害信息阻断***，其特征在于，包括日志采集模块、日志处理模块和监控任务处理模块；
所述日志采集模块用于采集CDN节点中用户的请求操作日志数据，并将请求操作日志数据发送至所述日志处理模块；
所述日志处理模块用于对请求操作日志数据进行分类、排序和去重处理，并将处理后的请求操作日志数据发送至所述监控任务处理模块；
所述监控任务处理模块用于对处理后的请求操作日志数据进行有害信息判断，并生成与判断为有害信息的请求操作日志数据对应的阻断规则，并将阻断规则发送至所有CDN节点中。
10.如权利要求9所述的一种基于人工智能的CDN有害信息阻断***，其特征在于：所述监控任务处理模块设有多个，所述日志处理模块通过负载均衡算法，以使分配至每个所述监控任务处理模块的负载均衡。
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