一种基于网络攻击行为自适应分类的告警降噪方法及系统

    公开(公告)号:CN116684128A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310590596.4

    申请日:2023-05-24

    摘要: 本发明公开了一种基于网络攻击行为自适应分类的告警降噪方法及系统,包括获取系统数据,并进行去噪处理和标记化;加载告警规则,通过实时流计算方式对告警规则开启监听窗口;匹配告警规则;利用训练数据对自适应分类模型进行离线训练,形成灰名单数据;进行在线检测;根据告警类型总结告警过滤规则,进行二次过滤。本发明相较于传统的仅基于规则的告警降噪检测,利用模型的方式,不容易被绕过且能够更加灵活准确的发现真正的攻击。可以通过不断的学习训练,学习新的攻击行为规律,识别最新的攻击行为;具有多场景的适应性,针对不同的应用场景,只需采用对应的数据进行训练,即可迅速部署模型,实现对应场景的告警降噪检测,无需重复开发。