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申请/专利权人：长春工业大学

摘要：本发明公开了一种IPv6网络安全防护系统，本发明涉及网络通信技术领域。包括以下结构：流量数据采集模块，用于采集历史安全事件记录数据；数据预处理模块，用于获取已识别恶意流量和正常流量的流量数据，将预处理后的数据一一映射生成检测数据集；安全系数计算模块，用于计算对应流量的安全系数；预测模型构建模块，用于构建卷积神经网络，以对应的流量的安全系数作为标签，对初始神经网络进行训练，获得安全预测模型；实时安全检测模块，用于采集实时的流量数据，输入建立安全获得的安全预测模型中，获得对应流量安全系数，结合流量请求频率和会话持续时间，生成综合网络安全参数；网络安全防护模块，用于根据综合网络安全参数，判断流量的类型。

主权项：1.一种IPv6网络安全防护系统，其特征在于，具体包括：流量数据采集模块，用于采集历史安全事件记录数据，所述安全事件记录数据包括已识别的恶意流量和正常流量；数据预处理模块，用于获取已识别恶意流量和正常流量的流量数据，所述流量数据包括来源IP地址、目的地IP地址、时间戳、传输层协议和数据包大小，对流量数据进行预处理，将预处理后的数据一一映射生成检测数据集；安全系数计算模块，用于根据检测数据集内的数据，计算对应流量的安全系数，用于评估流量的安全性；获取已识别恶意流量和正常流量的流量数据，包括来源IP地址、目的地IP地址、时间戳、传输层协议和数据包大小，对数据进行标定，时间戳标定为ti，传输层协议标定为TCPi，数据包大小标定为GBi，其中i＝1,2,…,n，n为采集的安全事件记录数据的个数；所述流量数据包括来源IP地址、目的地IP地址、时间戳、传输层协议和数据包大小，其中时间戳、传输层协议和数据包大小进行去量纲化处理，来源IP地址和目的地IP地址使用哈希函数将IP地址转换为数值型特征，得到对应的固定长度的哈希值，标定来源IP地址和目的地IP地址预处理后得到的哈希值分别为IPSi和IPEi，将预处理后的数据与相对应的流量一一映射，生成检测数据集；根据检测数据集内的数据，计算对应流量的安全系数所依据的逻辑为：标定流量的安全系数为SAFEi，计算对应流量的安全系数所依据的公式为： 式中，a,b,c,d,e分别表示来源IP地址、目的地IP地址、传输层协议、时间戳和数据包大小对应的权重系数，其中a,b,c,d,e均大于0且abcde，RIP表示可疑地理位置或已知的恶意IP地址哈希值集合，RIPj表示可疑地理位置或已知的恶意IP地址哈希值集合中第j个IP地址的哈希值，其中j＝1,2,…,m；流量的安全系数计算公式中，DminIPSi,RIPj表示第i个来源IP地址哈希值IPSi与可疑地理位置或已知的恶意IP地址哈希值集合中m个恶意IP地址哈希值逐一计算得到的汉明距离最小值，第i个目的地IP地址哈希值IPEi与可疑地理位置或已知的恶意IP地址哈希值集合中m个恶意IP地址哈希值逐一计算得到的汉明距离最小值表示为DminIPEi,RIPi；其中汉明距离的计算所依据的公式为： 式中，DiIPSi,RIPj表示第i个来源IP地址哈希值IPSi与可疑地理位置或已知的恶意IP地址哈希值RIPj的汉明距离，αi和βi分别是IPSi,RIPj在第i个位置的字符，⊕表示异或操作，l为哈希值字符的长度；则第i个来源IP地址哈希值IPSi与可疑地理位置或已知的恶意IP地址哈希值集合中m个恶意IP地址哈希值逐一计算得到汉明距离最小值所依据的公式为：DminIPSi,RIPj＝min[D1IPSi，RIPj，D2IPSi，RIPj，…，DmIPSi,RIPj]将第i个来源IP地址哈希值IPSi与m个恶意IP地址哈希值逐一计算得到的汉明距离最小值DminIPSi,RIPj；预测模型构建模块，用于构建卷积神经网络，提取检测数据集内的数据作为特征向量，将提取的特征向量作为卷积神经网络的输入，并以对应的流量的安全系数作为标签，对初始神经网络进行训练，以获得安全预测模型；实时安全检测模块，用于采集实时的流量数据，对实时的流量数据进行预处理后，将处理后的实时数据输入建立安全预测模型的方法所获得的安全预测模型中，获得对应的流量安全系数；网络安全防护模块，用于根据获得的流量安全系数结合流量请求频率和会话持续时间，生成综合网络安全参数，判断流量的类型，所述流量的类型包括恶意流量和正常流量，通过将生成的综合网络安全参数与预设的安全阈值相较，根据不同对比结果判断该流量的类型。

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