[发明专利]一种基于BERT-BiGRU的恶意URL检测方法有效
| 申请号： | 202110201467.2 | 申请日： | 2021-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN112926303B | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 任勋益;杨晓晓 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F40/205 | 分类号： | G06F40/205;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 秦秋星 |
| 地址： | 210012 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于BERT‑BiGRU的恶意URL检测的方法，解决当前对于恶意URL检测识别准确度不高的问题。本发明首先使用BERT模型的Transformer特征提取器，代替了传统常用的CNN或者RNN的固有模式，利用其能够提取词向量的动态特征特点以及其本身并行计算的优点，此外由于其多头自注意力机制，可以获得相关性更强的URL文本特征。然后将训练得到的特征向量，输入到BiGRU网络结构，由于其双向各训练一个GRU模型，使得序列中每个词完整依赖上下文信息，接着把神经网络向量拼接之后得到的结果向量，通过全连接层结合softmax分类器，实现URL分类。本发明通过这些模型方法的结合应用，能够提高URL分类的准确性和稳定性，具有良好的实施性和实效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bert bigru 恶意 url 检测 方法 | ||
【主权项】：
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