[发明专利]压缩文本检测方法和装置

说明书

本申请提出一种压缩文本检测方法和装置，该压缩文本检测方法包括：获取待检测的压缩文本；对所述压缩文本进行模式匹配，获取输出序列；根据所述输出序列和已建立的特征命中概率计算模型，计算所述压缩文本的特征命中概率，并根据所述特征命中概率得到所述压缩文本对应的向量；根据所述向量和已建立的分类模型，确定所述压缩文本属于的类别。该方法能够避免对压缩文本放弃检测或延迟检测，从而兼顾网络传输安全和网络传输质量。

技术领域

本申请涉及数据检测技术领域，尤其涉及一种网关位置压缩文本检测方法和装置。

背景技术

网络为人们提供方便的同时，网络攻击问题也带来了新的麻烦与威胁。web是一种广泛被采用的网络服务，同时也是不法攻击者传播恶意代码的主要手段。通常在检测web攻击时，需要分析非压缩格式的待检测的文本内容，对文本内容进行模式匹配，根据特征串的输出序列进行后续判断。

gzip是web传输文本的常见压缩编码形式，在进行数据文本与特征串匹配之前，需要进行解压缩。但gzip压缩采用LZ77算法需要为每个文件分配32KB的内存数据窗口。在高并发会话的网关设备中，没有足够的资源为每个会话分配32KB的空间，或者会造成遗漏检测，或者主动降低并发会话数量进而导致网络中断或大幅延迟，影响通信质量。也就是说，相关技术中在网关位置对压缩文本进行检测时，会放弃检测或者延迟检测，但是放弃检测会造成安全风险，延迟检测会影响网络传输质量。

发明内容

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本申请的一个目的在于提出一种压缩文本检测方法，该方法可以避免对压缩文本放弃检测或延迟检测，从而兼顾网络传输安全和网络传输质量。

本申请的另一个目的在于提出一种压缩文本检测装置。

为达到上述目的，本申请第一方面实施例提出的压缩文本检测方法，包括：获取待检测的压缩文本；对所述压缩文本进行模式匹配，获取输出序列；根据所述输出序列和已建立的特征命中概率计算模型，计算所述压缩文本的特征命中概率，并根据所述特征命中概率得到所述压缩文本对应的向量；根据所述向量和已建立的分类模型，确定所述压缩文本属于的类别。

本申请第一方面实施例提出的压缩文本检测方法，通过对压缩文本进行模式匹配，不需要先进行解压缩，可以避免对压缩文本放弃检测或延迟检测，从而兼顾网络传输安全和网络传输质量。

为达到上述目的，本申请第二方面实施例提出的压缩文本检测装置，包括：获取模块，用于获取待检测的压缩文本；模式匹配模块，用于对所述压缩文本进行模式匹配，获取输出序列；向量确定模块，用于根据所述输出序列和已建立的特征命中概率计算模型，计算所述压缩文本的特征命中概率，并根据所述特征命中概率得到所述压缩文本对应的向量；类别确定模块，用于根据所述向量和已建立的分类模型，确定所述压缩文本属于的类别。

本申请第二方面实施例提出的压缩文本检测装置，通过对压缩文本进行模式匹配，不需要先进行解压缩，可以避免对压缩文本放弃检测或延迟检测，从而兼顾网络传输安全和网络传输质量。

本申请实施例还提出了一种设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：获取待检测的压缩文本；对所述压缩文本进行模式匹配，获取输出序列；根据所述输出序列和已建立的特征命中概率计算模型，计算所述压缩文本的特征命中概率，并根据所述特征命中概率得到所述压缩文本对应的向量；根据所述向量和已建立的分类模型，确定所述压缩文本属于的类别。