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申请/专利权人：湖北天融信网络安全技术有限公司;北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司

摘要：本申请实施例提供一种训练网络攻击分类模型的方法及识别网络攻击类型的方法，训练网络攻击分类模型的方法包括：采集网络流量得到网络流量数据，并对所述网络流量数据进行处理得到网络属性特征，其中，所述网络属性特征至少包括网络流量特征；从所述网络流量数据中获取部分网络流量数据的有效载荷，并根据所述有效载荷得到与所述部分网络流量数据对应的攻击类型，其中，与所述部分网络流量数据对应的网络属性特征为参考网络属性特征；基于所述攻击类型对所述参考网络属性特征进行打标签，得到参考样本数据；根据所述参考样本数据和第一网络属性特征得到网络攻击分类模型。通过该方法提高了基于流特征的攻击威胁检出率。

主权项：1.一种训练网络攻击分类模型的方法，其特征在于，所述方法包括：采集网络流量得到网络流量数据，并对所述网络流量数据进行处理得到网络属性特征，其中，所述网络属性特征至少包括网络流量特征，所述网络流量特征的类型包括：流速、上传或下载数据的包大小、设定时间段内通信的IP数量和通信频率中的至少一个；从所述网络流量数据中获取部分网络流量数据的有效载荷，并根据所述有效载荷得到与所述部分网络流量数据对应的攻击类型，其中，与所述部分网络流量数据对应的网络属性特征为参考网络属性特征；基于所述攻击类型对所述参考网络属性特征进行打标签，得到参考样本数据；根据所述参考样本数据和第一网络属性特征得到网络攻击分类模型，其中，所述第一网络属性特征为所述网络属性特征包括的除所述参考网络属性特征外的剩余网络属性特征；所述根据所述参考样本数据和第一网络属性特征得到网络攻击分类模型，包括：根据所述参考样本数据和所述第一网络属性特征对待训练的聚类模型进行训练得到所述网络攻击分类模型；所述根据所述参考样本数据和所述第一网络属性特征对待训练的聚类模型进行训练得到所述网络攻击分类模型，包括：通过对聚类边界上的聚类结果进行人工筛选，调整聚类的层数和参数，直至所述第一网络属性特征均被打上了攻击分类标记为止，得到所述网络攻击分类模型。

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