[发明专利]自动生成web样本数据的方法有效
| 申请号： | 201811386566.7 | 申请日： | 2018-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN109522454B | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 普雪飞 | 申请（专利权）人： | 四川长虹电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/84 | 分类号： | G06F16/84 |
| 代理公司： | 成都虹桥专利事务所(普通合伙) 51124 | 代理人： | 李凌峰 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及安全领域，针对现有的web样本数据无法自动生成的问题，提出一种自动生成web样本数据的方法，包括：构建web训练样本的样本训练集，对样本训练集内的web训练样本进行特征处理得到对应的编码字符串，构建神经网络模型；将样本训练集对应的编码字符串输入至神经网络模型，计算损失函数值，通过最小化损失函数值来优化神经网络模型得到最优模型；构建web输入样本的样本输入集，对样本输入集内的web输入样本进行特征处理得到对应的编码字符串，将样本输入集对应的编码字符串输入到最优模型生成数字字符序列；将数字字符序列转换为对应的词表字符序列。本发明适用于生成安全测试中的web样本数据。 | ||
| 搜索关键词： | 自动 生成 web 样本 数据 方法 | ||
【主权项】：
1.自动生成web样本数据的方法，其特征在于，包括：构建web训练样本的样本训练集，对样本训练集内的web训练样本进行特征处理得到对应的编码字符串，构建神经网络模型；将样本训练集对应的编码字符串输入至神经网络模型，计算损失函数值，通过最小化损失函数值来优化神经网络模型得到最优模型；构建web输入样本的样本输入集，对样本输入集内的web输入样本进行特征处理得到对应的编码字符串，将样本输入集对应的编码字符串输入到最优模型生成数字字符序列；将数字字符序列转换为对应的词表字符序列。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于四川长虹电器股份有限公司，未经四川长虹电器股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811386566.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
