大数据下的web暴力破解攻击检测

• 作者: 冯钊 刘嘉奇 刘纬 唐锡南 张文金 覃仲宇
• 来源期刊: 深圳大学学报（理工版）
• 学科: 工学
• 关键词: 暴力破解 流量分析 元数据分析 大数据分析 绝对中值差
• 年，卷（期）: 2020,（z1）
• 所属期刊栏目: 网络空间安全
• 页码范围: 44-49
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.0
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1249.2020.99044

摘要

暴力破解攻击是入侵网络造成数据泄露的主要手段之一.随着互联网越发普及,其危害程度越来越大.校园网是整个互联网中相对开放的区域,学生、教职员工的信息更是被黑客虎视眈眈.与此同时,校园网内部业务系统错综复杂,导致学生、教职员工的账号密码难以管理,为黑客进行暴力破解攻击留下了巨大的操作空间.本研究提出一种在大数据下,基于全流量采集的超文本传输协议(hypertext transfer protocol,HTTP)元数据的针对web暴力破解攻击的检测算法.实验表明,通过旁路采集网络全流量得到网络协议元数据,进一步清理后发送到大数据平台存储及分析,该方法能实时掌控整个校园网内的安全状态.