[发明专利]基于分布式深度学习的边缘设备web攻击检测系统及方法在审
| 申请号： | 202110302550.9 | 申请日： | 2021-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN113051559A | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 潘晓光;令狐彬;董虎弟;李娟;陈智娇 | 申请（专利权）人： | 山西三友和智慧信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06F16/955;G06F40/284;G06N3/04 |
| 代理公司： | 太原荣信德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14119 | 代理人： | 杨凯;连慧敏 |
| 地址： | 030006 山西省*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明属于信息安全检测领域，具体涉及一种基于分布式深度学习的边缘设备web攻击检测系统及方法，将服务器中不同格式的URL数据转换为统一的标准形式，并采用CBOW模型将标准化后的URL数据转换为词向量的表示形式；基于多个并存的特征区分模块采用CNN模型对转换为词向量的URL数据进行多次检测，基于多个并存的数据区分模块采用FastText模型对标准化的URL数据进行文本检测；对多个特征区分模块和多个数据区分模块各自得到的结果进行统计，并判断当前URL数据是否存在异常；若异常，则将异常URL数据存储到日志库中。本发明采用了多个并发的特征区分模块和数据区分模块分别对每条URL数据进行检测，可以减少漏报的数据数量，可以在一定程度上保护深度学习免受攻击。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分布式 深度 学习 边缘 设备 web 攻击 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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