[发明专利]基于深度学习的钓鱼网页层次化检测方法及系统有效
| 申请号： | 202110221392.4 | 申请日： | 2021-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN113037729B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 陈博;张桥;卜佑军;周锟;王方玉;伊鹏;马海龙;胡宇翔;张稣荣;路祥雨;王继;张进 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学;网络通信与安全紫金山实验室 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 周艳巧 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于深度学习的钓鱼网页层次化检测方法及系统，包含：利用黑名单对待测URL进行匹配，拦截已知钓鱼网页；基于敏感词对待测URL分词，并通过词嵌入矩阵将分词后的URL转化为特征向量矩阵；利用已训练的卷积神经网络CNN提取特征向量矩阵中的局部特征，并结合双向长短记忆网络Bi‑LSTM提取特征向量中的长距离依赖特征；针对长距离依赖特征，利用网络全连接层来获取待测URL属于钓鱼网页的概率并判定待测URL类型。本发明结合黑名单和深度学习的优点，通过拦截并自动提取特征检测未知的钓鱼网页，检测模型提取更为充分的特征，提升对钓鱼网页的检测能力，检测速度快、准确率高，具有较好的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 钓鱼 网页 层次 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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