本發(fā)明涉及移動互聯網通信安全、網絡通信攔截技術及信息安全防護等，更具體的說是涉及一種應用于移動互聯網的并接主動式通信攔截系統及方法。

背景技術：

1、隨著移動互聯網的迅猛發(fā)展，移動終端設備在日常生活和工作中的應用愈加廣泛。然而，伴隨而來的網絡通信安全問題也日益突出?，F有的通信攔截技術主要以被動防御為主，即在檢測到異常通信后進行攔截。這種被動式防護方式存在響應滯后的問題，且對于新型、未知的攻擊手段防御效果不佳，難以滿足日益復雜的安全需求。

2、目前市場上的主要通信安全防護手段包括防火墻、入侵檢測系統(ids)等。這些系統多采用簽名檢測或基于規(guī)則的分析方法，對已知的惡意通信進行攔截。然而，隨著攻擊技術的不斷演進，新型、未知的威脅不斷涌現，傳統的被動式防護手段在應對這些新威脅時顯得力不從心。

3、所以，現有技術被動式防護手段存在以下主要缺陷：

4、響應速度慢：只能在檢測到異常通信后進行攔截，存在一定的延遲。

5、防御新威脅能力差：對于新型、未知的攻擊手段，缺乏有效的防御機制。

6、誤報與漏報問題：難以精準區(qū)分正常與惡意通信，易產生誤報和漏報，影響系統的可靠性和用戶體驗。

7、因此，如何解決現有技術中被動式防護存在的缺陷，是本領域技術人員亟需解決的問題。

技術實現思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供了一種應用于移動互聯網的并接主動式通信攔截系統及方法，旨在克服現有技術中被動防護手段響應滯后、防御新型威脅能力不足等缺陷，實現對移動互聯網通信的主動、實時、智能化攔截與防護。

2、為了實現上述目的，本發(fā)明采用如下技術方案：

3、第一方面，本發(fā)明實施例提供一種應用于移動互聯網的并接主動式通信攔截系統，所述系統通過云計算平臺實現分布式架構，支持大規(guī)模數據的高效處理與分析；該系統，包括：

4、通信攔截模塊，用于捕獲移動終端設備的網絡通信數據，并進行初步的數據清洗和格式化處理；

5、威脅分析模塊，采用預訓練的機器學習或深度學習模型，對捕獲的網絡通信數據進行實時分析，識別潛在威脅；

6、攔截決策模塊，用于根據威脅分析模塊輸出的潛在威脅分析結果，結合預設的安全策略，確定是否攔截。

7、進一步地，還包括：

8、數據庫模塊，用于存儲歷史通信數據、威脅特征庫、安全策略的信息，支持系統的持續(xù)學習和優(yōu)化。

9、進一步地，所述通信攔截模塊包括：

10、數據采集單元，利用網卡監(jiān)聽和數據流復制，實時獲取移動終端設備的網絡通信數據；

11、數據清洗單元，對獲取的網絡通信數據進行噪聲過濾和異常數據剔除；

12、數據格式化單元，將清洗后的數據轉化為統一的分析格式。

13、進一步地，所述威脅分析模塊包括：

14、特征提取單元，用于從處理后的通信數據中提取多維度特征，包括：通信頻率、數據包大小、通信協議類型、源地址、目標地址、載荷內容和流量信息；

15、第一分析單元，將提取多維度特征，輸入機器學習模型，實現分類和異常檢測；所述機器學習模型基于歷史通信數據和標注的威脅數據，訓練支持向量機或隨機森林分類模型，實現威脅識別；

16、第二分析單元，將提取多維度特征，輸入深度學習模型，實現威脅評分檢測；所述深度學習模型基于歷史通信數據和標注的威脅數據，訓練改進的卷積神經網絡結合注意力機制的混合模型，實現威脅識別。

17、進一步地，所述第一分析單元中，訓練支持向量機或隨機森林分類模型，包括：

18、歸一化單元，將從格式化后通信數據中提取多維度特征進行歸一化和降維處理；

19、訓練分類單元，采用改進的隨機森林算法或支持向量機，結合集成學習，利用歸一化和降維處理后的帶有標注的威脅數據，進行訓練，通過網格搜索或隨機搜索優(yōu)化超參數。

20、進一步地，所述第二分析單元中，訓練改進的卷積神經網絡結合注意力機制的混合模型，包括：

21、嵌入單元，用于對載荷內容進行詞嵌入表示，捕捉內容中的語義信息；并將通信流量表示為圖結構，通過圖神經網絡提取圖嵌入特征；

22、訓練單元，將嵌入后的通信數據特征向量，作為改進的卷積神經網絡結合注意力機制的混合模型的輸入，進行迭代訓練，并采用交叉熵損失函數優(yōu)化模型參數；

23、交叉熵損失函數如下：

24、

25、式中，n為樣本數量，yi為真實標簽，為模型預測概率。

26、進一步地，所述攔截決策模塊包括：

27、策略引擎單元，用于定義和管理多層次的安全策略，包括白名單、黑名單、和動態(tài)規(guī)則；

28、決策邏輯單元，用于綜合威脅等級、通信上下文的因素，采用決策樹或貝葉斯網絡算法，判斷是否攔截；

29、執(zhí)行單元，將攔截指令下發(fā)至通信攔截模塊，實現對惡意通信的即時攔截。

30、進一步地，還包括：自適應學習與優(yōu)化模塊，用于系統通過數據庫模塊的持續(xù)收集和分析通信數據，動態(tài)更新威脅特征庫和安全策略。

31、進一步地，所述自適應學習與優(yōu)化模塊，具體包括：

32、模型更新單元，用于定期使用最新的通信數據重新訓練機器學習和深度學習模型，提升威脅識別的準確性；

33、策略調整單元，用于根據威脅分析結果和攔截效果，動態(tài)調整安全策略，優(yōu)化攔截決策的準確性和時效性；

34、反饋機制單元，用于建立用戶反饋機制，收集誤報和漏報信息，改進系統的防護能力。

35、第二方面，本發(fā)明實施例還提供一種應用于移動互聯網的并接主動式通信攔截方法，使用如第一方面任一項所述的應用于移動互聯網的并接主動式通信攔截系統，實現并接主動式通信攔截潛在威脅，該方法包括如下步驟：

36、s10、并接移動網絡通信路徑，實時捕獲移動終端設備的網絡通信數據；

37、s20、對捕獲的通信數據進行初步的數據清洗和格式化處理；

38、s30、利用預訓練的機器學習或深度學習模型對清洗后的通信數據進行實時分析，識別潛在威脅；

39、s40、基于威脅分析結果及預設的安全策略，快速做出是否攔截的決策；

40、s50、將攔截指令下發(fā)至通信攔截模塊，實施對惡意通信的即時攔截。

41、經由上述的技術方案可知，與現有技術相比，本發(fā)明具有如下優(yōu)勢：

42、主動式實時攔截：實現了對移動互聯網通信的主動式、實時攔截，顯著提高了安全防護的及時性和有效性。

43、智能化威脅識別：通過機器學習、深度學習等先進技術，能夠識別并攔截新型、未知的威脅，增強了系統的自適應能力和智能化水平。

44、高效分布式處理：基于云計算的分布式架構提高了系統的可擴展性和處理能力，支持大規(guī)模移動終端設備的通信數據處理，降低了運營成本。

45、精準決策機制：結合多層次安全策略和先進的決策算法，保證了攔截決策的準確性和時效性，減少了誤報和漏報。

46、適用于移動互聯網環(huán)境下，對智能手機、平板電腦等移動終端設備進行通信安全保護，特別是在金融交易、企業(yè)敏感數據傳輸、個人隱私保護等高風險通信場景中。