一种计算机网络安全防护系统

本发明涉及计算机，尤其涉及一种计算机网络安全防护系统。

背景技术：

1、在数字化浪潮席卷之下，计算机网络已成为社会运转、经济发展以及个人生活不可或缺的基石，然而，随之而来的网络攻击手段日益复杂多样，数据泄露、恶意软件入侵、网络诈骗等安全威胁层出不穷，严重危及个人隐私、企业核心利益乃至国家安全稳定，在此背景下，构建一种全面且高效的计算机网络安全防护系统显得尤为迫切与必要，其目的在于通过整合多种先进安全技术与策略，形成多层次、立体化的防御体系，实时监测、精准识别并有效阻断各类网络威胁，保障网络环境的稳定可靠运行，意义不仅在于为个人用户提供安全可信的网络空间，保护其数字资产与隐私信息，也在于助力企业提升网络安全防护能力，降低因网络攻击导致的业务中断、数据丢失等风险，维护企业正常运营与市场竞争力，更在于从国家层面筑牢网络安全防线，维护国家关键信息基础设施安全，保障国家主权、安全和发展利益，推动数字经济健康有序发展。

2、现有技术中，双重哈希映射函数是固定公开或极易被探知的。攻击者可以将此作为信息泄露源，通过向系统投喂大量探测ip并观察其是否被拦截，在离线状态下逆向推导出布隆过滤器位阵中哪些比特位被置1，一旦攻击者掌握了哈希函数与位阵标记的映射关系，便可以批量构造出一种恶性ip地址，该ip地址经过哈希计算后，能精准避开所有被标记为1的比特位，从而以清白身份穿透整个ip黑名单检测机制，因此，提出一种计算机网络安全防护系统。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种计算机网络安全防护系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种计算机网络安全防护系统，包括：

4、动态信誉评估模块：接入外部威胁情报流以获取ip地址的实时关联数据，并采用预设的衰减加权算法对所述ip地址进行动态信誉评分，生成表征ip地址风险程度的信誉分数向量；

5、抗逆向布隆过滤器模块与所述动态信誉评估模块通信连接，抗逆向布隆过滤器模块：接收网络流量的目的ip地址，并基于与当前时间窗口绑定的密钥化哈希函数族计算所述目的ip地址在布隆过滤器位阵中的索引位置，以执行高速初筛查询，其中，所述密钥化哈希函数族的哈希种子在相邻的时间窗口之间进行轮换；

6、流量指纹前置校验模块：设置于所述抗逆向布隆过滤器模块之前，用于提取所述网络流量的协议头部熵值和传输控制协议tcp窗口缩放因子分布特征，并仅在判断所述特征符合预设的合法客户端流量基线时，将所述目的ip地址传输至所述抗逆向布隆过滤器模块进行查询；

7、多模态行为分析模块：接收被标记为待检测的网络流量，并采用经对抗训练优化的lstm神经网络与协议状态机校验模块并行处理所述网络流量，以分别生成lstm异常概率值与协议违规标志位；

8、加权融合决策模块，用于根据预设的优先级映射规则，对所述信誉分数向量、所述lstm异常概率值、所述协议违规标志位以及行为指纹闭环命中标志进行加权融合计算得到最终风险置信度，并在所述最终风险置信度超过预设的处置阈值时触发网络防护处置操作。

9、上述技术方案进一步包括：

10、进一步地，所述动态信誉评估模块包括被动域名系统dns解析行为分析子模块，所述被动dns解析行为分析子模块用于对未见过的目标ip地址实时查询其关联的历史域名解析记录以及自治系统编号asn归属变更频率，当识别出所述目标ip地址所在的ip地址段在预设观测周期内的asn归属变更频率超过预设跳变阈值时，则提升所述目标ip地址的信誉分数向量中的风险权重系数。

11、进一步地，所述抗逆向布隆过滤器模块用于根据所述目的ip地址的归属类型动态调整其在所述布隆过滤器位阵中的缓存有效期时长，其中，对于被识别为归属于云计算服务提供商ip地址段的所述目的ip地址，为配置的所述缓存有效期时长短于归属于固定互联网服务提供商ip地址段的所述目的ip地址所对应的缓存有效期时长。

12、进一步地，所述多模态行为分析模块包括输入特征隐式编码子模块、括对抗训练生成子模块、特征压缩子模块以及行为熵度量子模块；

13、所述输入特征隐式编码子模块用于对所述网络流量的源ip地址和目的ip地址采用局部敏感哈希算法进行编码映射，以使得具有相近ip地址前缀的多个ip地址被映射至数值相近的哈希编码桶内，从而抑制攻击者通过梯度反推方式逆向解析确切的ip地址编码空间；

14、所述输入特征隐式编码子模块用于将所述网络流量的原始时间戳数据转换为表征相邻数据包到达间隔时长的相对差分序列数据，并对所述相对差分序列数据的数值分布执行对数分箱离散化处理，以削弱攻击者通过微调数据包发送间隔时间而产生的对抗扰动对所述lstm神经网络分类边界的影响；

15、所述输入特征隐式编码子模块用于对所述网络流量的端口号信息进行处理，调用预训练的协议识别模型将离散的端口号数据映射为具备协议行为语义表征的低维稠密嵌入向量，以使得对端口号的恶意篡改行为能够同步引起所述低维稠密嵌入向量在协议语义特征空间中的分布偏移。

16、进一步地，所述对抗训练生成子模块用于在所述lstm神经网络的训练阶段，利用快速梯度符号法fgsm或投影梯度下降法pgd在输入编码向量上添加微小扰动以生成对抗样本序列，并将所述对抗样本序列混入原始训练集中以增强所述lstm神经网络的鲁棒性；

17、进一步地，所述特征压缩子模块设置于所述lstm神经网络的输出层前端，用于对传入的特征图执行中值平滑滤波或数值比特深度缩减操作，以降低输出分类结果对输入数据细节波动的敏感度。

18、进一步地，所述行为熵度量子模块用于计算特定源ip地址在单位会话窗口内呈现的请求统一资源标识符uri多样性熵值、数据包长度分布熵值以及数据包到达间隔时间混沌度熵值，并当判定所述源ip地址的信誉分数向量处于中等风险区间但其对应的所述行为熵度量子模块的计算结果超出预设的历史基线上限阈值时，触发对所述源ip地址的tcp拦截处置并持久化存储对应的原始载荷样本数据。

19、进一步地，所述多模态行为分析模块进一步包括与所述lstm神经网络并行部署的transformer注意力监测分支，所述transformer注意力监测分支仅在所述lstm神经网络输出的异常概率置信度处于预设模糊区间时才被激活运行，用于捕捉网络流量序列在全局时序依赖维度上出现的关键突变点特征，所述关键突变点特征包括但不限于传输控制协议重置rst包的突发出现或载荷畸形偏移。

20、进一步地，所述协议状态机校验模块包括会话状态摘要维护子模块，所述会话状态摘要维护子模块用于在关系型数据库中临时维护每个tcp连接会话的协议交互状态摘要表，所述协议交互状态摘要表记录有tcp三次握手标志位序列、传输控制协议序列号变化轨迹以及tcp滑动窗口大小的演变曲线数据，当检测到未完成三次握手即承载应用层有效载荷数据或序列号确认号严重偏离轨迹的违规事件时，则无条件将所述协议违规标志位置为有效状态。

21、进一步地，所述加权融合决策模块内部配置有用于区分处理优先级的优先级映射规则集，所述优先级映射规则集定义有不同检测维度的响应级联关系，所述响应级联关系为：

22、优先响应行为指纹闭环命中标志的有效状态；

23、其次响应所述信誉分数向量中指示的低信誉评分状态；

24、最后响应所述抗逆向布隆过滤器模块输出的初筛命中状态，以实现基于具体行为指纹的应急阻断缓存与基于ip地址实体的长期信誉观察之间的异步收敛逻辑。

25、本发明具备以下有益效果：

26、本发明中，在抗逆向布隆过滤器模块中引入了与时间窗口绑定的密钥化哈希函数族进行索引计算，实现了哈希映射关系的周期性动态变化，攻击者为当前时间窗口逆向出的绕过ip地址，将在下一个时间窗口因哈希种子更换而彻底失效，攻击行为转而成为暴露其恶意探针的高风险操作，从根本上提高了抗逆向的成本。