CN112202818B - 一种融合威胁情报的网络流量入侵检测方法及*** - Google Patents

一种融合威胁情报的网络流量入侵检测方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种融合威胁情报的网络流量入侵检测方法及***，该方法包括以下步骤：S1、通过预设方法不断扩展、更新威胁情报库；S2、根据开源威胁情报的来源，采用预先设计的聚类方法，形成聚类表，并依据聚类表的编写算法实现网络威胁情报的分类；S3、使用预先配置的布隆过滤器对分类后的威胁情报进行过滤，并用结构化查询语言查询命中的数据。本发明的有益效果为：通过在恶意流量检测中加入威胁情报模块可以使得防御者联合起来，在一定程度上缓解攻防不对等的现状。另外，在原有入侵检测***中加入根据情报库筛选、展示攻击链环节及打分的功能，增加了数据展示的维度和可信度，从而可以过滤掉很多误报数据。

Description

一种融合威胁情报的网络流量入侵检测方法及***
技术领域
本发明涉及数据检测技术领域，具体来说，涉及一种融合威胁情报的网络流量入侵检测方法及***。
背景技术
互联网时代的到来，给人们的生活带来了种种便利，但也给隐私、信息资产带来了一些威胁。为保护好人们的隐私和信息资产，我们必须及时发现这些威胁流量，并给出告警。在传统基于规则的威胁检测方案效果平庸的情况下，对现有方案进行优化尤为重要。
目前恶意流量检测方案分为两类，一类是基于正则规则进行特征匹配的，一类是基于算法进行模式匹配。从人工发现威胁到形成规则和算法时间跨度较大，更新完成后大概率也只会支持某一类的恶意流量监测，很容易被攻击者花式绕过，从而出现攻防不对等的现象。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中的问题，本发明提出一种融合威胁情报的网络流量入侵检测方法及***，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
为此，本发明采用的具体技术方案如下：
根据本发明的一个方面，提供了一种融合威胁情报的网络流量入侵检测方法，该方法包括以下步骤：
S1、通过预设方法不断扩展、更新威胁情报库；
S2、根据开源威胁情报的来源，采用预先设计的聚类方法，形成聚类表，并依据聚类表的编写算法实现网络威胁情报的分类；
S3、使用预先配置的布隆过滤器对分类后的威胁情报进行过滤，并用结构化查询语言查询命中的数据。
进一步的，所述预设方法包括爬取开源威胁情报数据、挖掘生产数据及交换情报数据。
进一步的，所述爬取开源威胁情报数据还包括以下步骤：
通过预先配置的浏览器爬虫和开源TI的软件开发工具包获取面向开源及私有软件项目的托管平台更新的黑名单，并从互联网中爬取到威胁情报数据。
进一步的，所述挖掘生产数据还包括以下步骤：
对内生数据进行人工研判，并整理成入侵事件；
将近期的安全资讯整理成攻击链加入数据库中。
进一步的，所述根据开源威胁情报的来源，采用预先设计的聚类方法，形成聚类表，并依据聚类表的编写算法实现网络威胁情报的分类还包括以下步骤：
S21、读取检测文件；
S22、解析文件；
S23、分析关联威胁情报库；
S24、分析结构数据入库。
进一步的，所述根据开源威胁情报的来源，采用预先设计的聚类方法，形成聚类表，并依据聚类表的编写算法实现网络威胁情报的分类之前还包括以下步骤：
对获取的威胁情报原始数据进行清洗操作。
进一步的，所述清洗操作还包括以下步骤：
洗去乱码数据以及翻译外语数据；
根据收集到的DNS服务器以及知名网站资产组成的白名单进行过滤。
根据本发明的另一个方面，还提供了一种融合威胁情报的网络流量入侵检测***，该***包括：
威胁情报采集模块，用于通过预设方法不断扩展、更新威胁情报库；
数据分类入库模块，用于根据开源威胁情报的来源，采用预先设计的聚类方法，形成聚类表，并依据聚类表的编写算法实现网络威胁情报的分类；
数据碰撞模块，用于使用预先配置的布隆过滤器对分类后的威胁情报进行过滤，并用结构化查询语言查询命中的数据。
进一步的，所述预设方法包括爬取开源威胁情报数据、挖掘生产数据及交换情报数据。
进一步的，所述根据开源威胁情报的来源，采用预先设计的聚类方法，形成聚类表，并依据聚类表的编写算法实现网络威胁情报的分类还包括以下步骤：
S21、读取检测文件；
S22、解析文件；
S23、分析关联威胁情报库；
S24、分析结构数据入库。
本发明的有益效果为：通过在恶意流量检测中加入威胁情报模块可以使得防御者联合起来，在一定程度上缓解攻防不对等的现状。另外，在原有入侵检测***中加入根据情报库筛选、展示攻击链环节及打分的功能，增加了数据展示的维度和可信度，从而可以过滤掉很多误报数据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的一种融合威胁情报的网络流量入侵检测方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的一种融合威胁情报的网络流量入侵检测***的原理框图。
图中：
1、威胁情报采集模块；2、数据分类入库模块；3、数据碰撞模块。
具体实施方式
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图，这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理，配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点，图中的组件并未按比例绘制，而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。
根据本发明的实施例，提供了一种融合威胁情报的网络流量入侵检测方法及***。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，如图1所示，根据本发明实施例的融合威胁情报的网络流量入侵检测方法，该方法包括以下步骤：
S1、通过预设方法不断扩展、更新威胁情报库；
S2、根据开源威胁情报的来源，采用预先设计的聚类方法，形成聚类表，并依据聚类表的编写算法实现网络威胁情报的分类；
S3、使用预先配置的布隆过滤器对分类后的威胁情报进行过滤，并用结构化查询语言查询命中的数据。
此外，具体的，由于威胁情报库的数据量大多在亿级单位，在内网Spark（计算引擎）项目中，这种的数据量对性能的影响会很大。此时需要使用BloomFilter（布隆过滤器）进行过滤，只用sql（Structured Query Language，结构化查询语言）查命中到的数据，在保证查询速度的情况下实现了减少了10GB的项目运行所需内存，程序启动、运行速度也提升巨大。
在一个实施例中，所述预设方法包括爬取开源威胁情报数据、挖掘生产数据及交换情报数据。
在一个实施例中，所述爬取开源威胁情报数据还包括以下步骤：
通过预先配置的浏览器爬虫和开源TI的软件开发工具包（SDK，SoftwareDevelopment Kit）获取面向开源及私有软件项目的托管平台（github）更新的黑名单，并从互联网中爬取到威胁情报数据。
具体的，所述爬取到的威胁情报数据，通过logstash（是一个应用程序日志、事件的传输、处理、管理和搜索的平台）从数据库同步给kafka（由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台），然后kafka将数据传输至Spark（计算引擎）平台进行分析。
此外，通过上述步骤，每天可以从互联网中爬取到数万条威胁情报数据。
在一个实施例中，所述挖掘生产数据还包括以下步骤：
分析人员每天会对部分比较有价值的内生数据进行人工研判，并整理成入侵事件；
将近期的安全资讯整理成攻击链加入数据库中。
在一个实施例中，所述根据开源威胁情报的来源，采用预先设计的聚类方法，形成聚类表，并依据聚类表的编写算法实现网络威胁情报的分类还包括以下步骤：
S21、读取检测文件；
S22、解析文件；
S23、分析关联威胁情报库；
S24、分析结构数据入库。
在一个实施例中，所述根据开源威胁情报的来源，采用预先设计的聚类方法，形成聚类表，并依据聚类表的编写算法实现网络威胁情报的分类之前还包括以下步骤：
对获取的威胁情报原始数据进行清洗操作。
具体的，获取到威胁情报原始数据后第一步就是清洗工作，开源的威胁情报普遍存在：包含脏数据、字段不全、甚至分类不明等问题。
洗完后开始分类，在这里根据每个开源威胁情报的来源，依据笔者的安全知识选择合适的聚类方法，最后形成合适的聚类表。依据聚类表编写算法即可完成网络威胁情报的分类工作。
在一个实施例中，所述清洗操作还包括以下步骤：
洗去乱码数据以及翻译外语数据；
根据收集到的DNS服务器以及知名网站资产组成的白名单进行过滤。
根据本发明的另一个实施例，如图2所示，还提供了一种融合威胁情报的网络流量入侵检测***，该***包括：
威胁情报采集模块1，用于通过预设方法不断扩展、更新威胁情报库；
数据分类入库模块2，用于根据开源威胁情报的来源，采用预先设计的聚类方法，形成聚类表，并依据聚类表的编写算法实现网络威胁情报的分类；
数据碰撞模块3，用于使用预先配置的布隆过滤器对分类后的威胁情报进行过滤，并用结构化查询语言查询命中的数据。
在一个实施例中，所述预设方法包括爬取开源威胁情报数据、挖掘生产数据及交换情报数据。
在一个实施例中，所述根据开源威胁情报的来源，采用预先设计的聚类方法，形成聚类表，并依据聚类表的编写算法实现网络威胁情报的分类还包括以下步骤：
S21、读取检测文件；
S22、解析文件；
S23、分析关联威胁情报库；
S24、分析结构数据入库。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过在恶意流量检测中加入威胁情报模块可以使得防御者联合起来，在一定程度上缓解攻防不对等的现状。另外，在原有入侵检测***中加入根据情报库筛选、展示攻击链环节及打分的功能，增加了数据展示的维度和可信度，从而可以过滤掉很多误报数据。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种融合威胁情报的网络流量入侵检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、通过预设方法不断扩展、更新威胁情报库；
S2、根据开源威胁情报的来源，采用预先设计的聚类方法，形成聚类表，并依据聚类表的编写算法实现网络威胁情报的分类；
S3、使用预先配置的布隆过滤器对分类后的威胁情报进行过滤，并用结构化查询语言查询命中的数据；
所述预设方法包括爬取开源威胁情报数据、挖掘生产数据及交换情报数据；
所述爬取开源威胁情报数据还包括以下步骤：
通过预先配置的浏览器爬虫和开源TI的软件开发工具包获取面向开源及私有软件项目的托管平台更新的黑名单，并从互联网中爬取到威胁情报数据；
所述挖掘生产数据还包括以下步骤：
对内生数据进行人工研判，并整理成入侵事件；
将近期的安全资讯整理成攻击链加入数据库中；
所述根据开源威胁情报的来源，采用预先设计的聚类方法，形成聚类表，并依据聚类表的编写算法实现网络威胁情报的分类还包括以下步骤：
S21、读取检测文件；
S22、解析文件；
S23、分析关联威胁情报库；
S24、分析结构数据入库；
所述根据开源威胁情报的来源，采用预先设计的聚类方法，形成聚类表，并依据聚类表的编写算法实现网络威胁情报的分类之前还包括以下步骤：
对获取的威胁情报原始数据进行清洗操作。
2.根据权利要求1所述的一种融合威胁情报的网络流量入侵检测方法，其特征在于，所述清洗操作还包括以下步骤：
洗去乱码数据以及翻译外语数据；
根据收集到的DNS服务器以及知名网站资产组成的白名单进行过滤。
3.一种融合威胁情报的网络流量入侵检测***，以实现权利要求1-2中任一项融合威胁情报的网络流量入侵检测方法的步骤，其特征在于，该***包括：
威胁情报采集模块，用于通过预设方法不断扩展、更新威胁情报库；
数据分类入库模块，用于根据开源威胁情报的来源，采用预先设计的聚类方法，形成聚类表，并依据聚类表的编写算法实现网络威胁情报的分类；
数据碰撞模块，用于使用预先配置的布隆过滤器对分类后的威胁情报进行过滤，并用结构化查询语言查询命中的数据。
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