[发明专利]一种基于CNN的恶意请求检测方法

摘要

本发明公开了一种基于CNN的恶意请求检测方法，涉及信息安全技术领域，所述基于检测方法包括以下步骤：1)收集样本；2)数据预处理；3)构建CNN模型；4)部署模型；5)线上运行；6)后期维护。为了解决现有的恶意请求检测方法由于易出现信息丢失而导致恶意请求被漏查的问题，本发明通过采用字符嵌入技术将查询字符串的各个字符使用高维向量进行表示，进而使模型能更准确的表示各个字符在当前文本环境下的内在区别，能有效减少信息丢失，解决了现有的恶意请求检测方法由于易出现信息丢失而导致恶意请求被漏查的问题，具有广阔的应用前景。

主权项

1.一种基于CNN的恶意请求检测方法，其特征在于，它包括以下步骤：1)收集样本：收集需要检测的不同类型恶意请求的典型样本并得到样本数据；2)数据预处理：对样本数据进行预处理；其中，所述预处理为去除冗余数据和缺失数据，同时规范每条数据的格式；3)构建CNN模型：将预处理后的样本数据进行提取查询字符串，通过字符嵌入将查询字符串的各个字符使用高维向量表示，然后通过卷积、池化来构建CNN模型；4)部署模型：部署CNN模型到Web服务器，并建立相应的问题样本数据库和训练样本数据库；5)线上运行：接收用户请求并按照步骤2)的方法进行数据预处理，根据服务器的CNN模型对预处理后的数据进行计算并输出结果到Web服务器；6)后期维护：定期查看问题样本数据库并检查是否含有异常样本。