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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种面向数据传输的异常网络连通识别与检测方法，该方法包含以下步骤：构建境外IP的实体标注信息库，生成境外IP黑白名单，过滤数据传输中的白名单可信IP；构建数据出境异常检测规则库，并训练数据出境的日常流量模型；对捕获到的传输流量通联数据，检测出其中的数据违规出境的异常流量；用异常流量数据，更新黑白名单以及训练日常流量基线模型。本发明的方法能够自动发现在数据传输中的数据异常出境行为，并找出境外IP背后的实体信息标注，拥有对于重点行业出境数据传输行为的常态化、持续化的网络监测能力。
主权项：1.一种异常网络连通识别与检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、接收并清洗来自某些行业单位以及部分监测目标的通联日志数据；步骤2、对通联日志数据进行统计分析，生成进一步通联日志统计数据，从统计数据中计算并提取关键特征，并进行数学建模，用以识别潜在的异常行为模式；步骤3、创建异常流量规则库，包含用于检测数据异常出境行为的各种预定义规则，并训练数据库出境日常流量基线模型；步骤4、维护一个境外IP黑名单数据库，利用已知黑名单数据库对通联日志进行匹配，识别并标注出潜在的恶意IP；步骤5、应用步骤4中建立的规则库和日常流量基线模型，对通联日志数据进行分析，识别不符合正常行为模式的异常网络连通。步骤6、根据异常检测结果，将识别出的有异常行为的IP地址加入黑名单数据库，并根据调整规则库中的规则，以及更新新的日常流量基线模型，以提高检测系统的准确性和适应性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种面向数据传输的异常网络连通识别与检测方法
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