[发明专利]一种基于机器学习的后台路径爆破方法有效
| 申请号： | 201710447292.7 | 申请日： | 2017-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN107330010B | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 刘儒学 | 申请（专利权）人： | 北京知道未来信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/955 | 分类号： | G06F16/955;G06F21/55;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100102 北京市朝阳区阜*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的后台路径爆破方法。该方法包括：1)爬取带有后台特征的普通网站的URL路径，生成普通后台字典；2)对普通后台字典和普通非后台字典中的URL路径进行向量化；3)通过分类算法对向量化后的URL路径进行训练；4)爬取目标网站的页面，得到目标网站的所有URL路径的集合，将具有目标网站特征的URL路径与具有普通后台特征的URL路径相结合，生成包含目标网站特征的后台字典；5)将生成的包含目标网站特征的后台字典输入训练好的分类算法以进行识别分类，得到最优字典；6)利用最优字典，采用多线程爆破技术实现对目标网站的后台路径的爆破。本发明能够提升爆破网站后台的效率和成功率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 后台 路径 爆破 方法 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的后台路径爆破方法，其特征在于，包括以下步骤：1)爬取带有后台特征的普通网站的URL路径，生成普通后台字典；2)对普通后台字典和现有的普通非后台字典中的URL路径进行向量化；3)通过分类算法对得到的向量化后的URL路径进行训练；4)爬取目标网站的页面，得到目标网站的所有URL路径的集合，将具有目标网站特征的URL路径与步骤1)得到的普通后台字典中具有普通后台特征的URL路径相结合，生成包含目标网站特征的后台字典；5)将生成的包含目标网站特征的后台字典输入步骤3)训练好的分类算法以进行识别分类，将根据分类结果得到的后台路径集合作为最优字典；6)利用最优字典，采用多线程爆破技术实现对目标网站的后台路径的爆破。
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