[发明专利]文本对象安全性检测方法和设备

权利要求书

1.文本对象安全性检测方法，其特征在于，包括：

提取文本对象的第一特征和第二特征，其中，所述第一特征为JavaScript语义特征，所述第二特征为不安全文本对象中常用的JavaScript关键词和使用方式特征；将所述第一特征与所述第二特征相组合形成组合特征；如果所述组合特征使用已训练的安全性检测模型计算后得到的结果低于阈值，则判定所述文本对象为安全文本对象。

2.根据权利要求1所述的安全性检测方法，所述已训练安全性检测模型是使用多个安全文本对象通过单分类支持向量机构建的检测模型，所述阈值为所述检测模型超球体的半径，如果所述组合特征使用已训练的安全性检测模型计算后得到的结果低于阈值包括：

如果所述组合特征使用检测模型计算后得到的结果低于所述检测模型超球体的半径，则判定所述文本对象为安全文本对象。

3.根据权利要求1所述的安全性检测方法，所述第二特征被设置为第二Token，将所述第一特征与所述第二特征相组合形成组合特征包括：

组合第一特征和第二Token以形成组合特征。

4.根据权利要求1所述的安全性检测方法，提取文本对象的第一特征包括：

提取文本对象的JavaScript源码；

根据语义将所述JavaScript源码转化为第一Token，其中，所述第一Token用于表征所述JavaScript源码的关键字、运算符和数据信息特征。

5.根据权利要求4所述的安全性检测方法，在提取文本对象的JavaScript源码之前，还包括：

检测所述文本对象的JavaScript源码，其中，如果所述文本对象的JavaScript源码被隐藏，则所述文本对象为不安全文本对象。

6.文本对象安全性检测模型的训练方法，其特征在于，包括：

提取多个安全文本对象的多个第三特征和多个第四特征，其中，所述第三特征为JavaScript语义特征，所述第四特征为不安全文本对象中常用的JavaScript关键词和使用方式特征；

将所述多个第三特征与所述多个第四特征相组合形成多个第五特征；

使用所述多个第五特征，通过单分类支持向量机构建检测模型。

7.根据权利要求6所述的训练方法，使用所述多个第五特征，通过单分类支持向量机构建检测模型包括：

单分类支持向量机通过核函数将所述多个第五特征映射到新的特征空间，在新的特征空间构建超球体；

迭代优化所述超球体的中心和半径，使所述超球体形成半径最小的超球体，且包含预设阈值的安全文本对象。

8.根据权利要求6所述的训练方法，所述关键词包括Eval、Unescape、Substr、Replace、Substring、Return、Length，所述使用方式包括使用长度大于100的字符串、两位数字的数量大于20，该第四特征被设置为第四Token，将所述多个第三特征与所述多个第四特征相组合形成多个第五特征包括：

将所述多个第三特征与所述多个第四Token相组合形成多个第五特征。

9.根据权利要求6所述的训练方法，提取多个安全文本对象的多个第三特征包括：

提取多个安全文本对象的多个JavaScript源码；

根据语义将所述多个JavaScript源码转化为多个第三Token，其中，所述多个第三Token用于表征所述多个JavaScript源码的关键字、运算符和数据信息特征。

10.文本对象安全性检测设备，包括：

处理器，适于实现各指令；以及存储器，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：如权利要求1-5任一所述的文本对象安全性检测方法、和/或如权利要求6-9任一所述的文本对象安全性检测模型的训练方法。