[发明专利]一种网络异常的检测定位方法及系统有效
| 申请号： | 201810353434.8 | 申请日： | 2018-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN108667816B | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 李智星;李苑;王国胤;梁馨元;王化明 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/08;G06N3/04;G06F21/56 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 刘小红;陈栋梁 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种网络异常的检测定位方法及系统，涉及互联网安全，深度学习，神经网络领域。包括步骤：首先，将URL按照特殊字符对其进行划分；其次将划分后的URL使用word2vec进行词向量编码；然后，将词向量放至卷积层进行自动地特征处理；接着将卷积层结果与拥有序列注意力机制的注意力层相结合；最后将注意力层结果进行最大池化和全连接操作，得到最终的异常检测结果，同时注意力层的输出也用于对URL种的恶意代码进行定位。本发明具有极好的检测效果，不仅检测率高同时还可以定位URL中的恶意代码片段并可视化，有效的避免了人工特征工程和专家知识方法的弊端。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 网络 异常 检测 定位 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种网络异常的检测定位方法，其特征在于，包括以下步骤：首先，将URL按照特殊字符进行划分，所述特殊字符指的是除字母、数字以外的字符；其次将划分后的URL使用word2vec进行词向量编码；然后，将词向量放至卷积层进行自动地特征处理；接着将卷积层结果与拥有序列注意力机制的注意力层相结合；最后将注意力层结果进行最大池化和全连接操作，得到最终的异常检测结果，同时注意力层的输出也用于对URL种的恶意代码进行定位。
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