[发明专利]基于向量化和逻辑回归识别有害URL的方法及装置在审

专利信息
申请号: 201910873712.7 申请日: 2019-09-17
公开(公告)号: CN110765393A 公开(公告)日: 2020-02-07
发明(设计)人: 王嘉伟 申请(专利权)人: 微梦创科网络科技(中国)有限公司
主分类号: G06F16/958 分类号: G06F16/958;H04L29/06
代理公司: 11624 北京卓岚智财知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 代理人: 郭智
地址: 100193 北京市海淀区东北旺西路中关村*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明实施例提供一种基于向量化和逻辑回归识别有害URL的方法及装置,包括:提取多个被认定为有害请求的统一资源定位符URL和待识别的统一资源定位符URL;将每个URL向量化,分别得到对应的多维向量;组合全部有害请求的URL的多维向量,得到一个向量矩阵X;针对任一待识别的URL,形成待识别的向量矩阵X1和待识别的标签向量Y1;将待识别的向量矩阵X1和待识别的标签向量Y1输入到训练好的逻辑回归模型进行训练,得到该待识别的URL的训练结果h(X1);当该待识别的URL的训练结果h(X1)大于第一阈值时,则判定该待识别的URL请求为有害请求;当小于等于第一阈值时,则判定该待识别的URL请求为无害请求。
搜索关键词: 向量矩阵 统一资源定位符 标签向量 多维向量 训练结果 向量化 阈值时 判定 逻辑回归模型 逻辑回归
【主权项】:
1.一种基于向量化和逻辑回归识别有害URL的方法,其特征在于,包括:/n提取多个被认定为有害请求的统一资源定位符URL和待识别的统一资源定位符URL;/n将每个URL向量化,分别得到对应的多维向量;组合全部有害请求的URL的多维向量,得到一个向量矩阵X,其中每个有害请求的URL的多维向量作为向量矩阵X的一行;/n将每个URL对应的标签向量化;组合全部有害请求的URL向量化后的标签,得到一个标签向量Y;/n将向量矩阵X和标签向量Y输入逻辑回归模型进行训练,训练完成之后得到训练好的逻辑回归模型;/n针对任一待识别的URL,将该待识别的URL的多维向量作为一行增加到向量矩阵X内,形成待识别的向量矩阵X1;将该待识别的URL向量化后的标签添加到标签向量Y内,形成待识别的标签向量Y1;将待识别的向量矩阵X1和待识别的标签向量Y1输入到训练好的逻辑回归模型进行训练,得到该待识别的URL的训练结果h(X1);以及/n当该待识别的URL的训练结果h(X1)大于预设的第一阈值时,则判定该待识别的URL请求为有害请求;当该待识别的URL的训练结果h(X1)小于等于第一阈值时,则判定该待识别的URL请求为无害请求。/n
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微梦创科网络科技(中国)有限公司,未经微梦创科网络科技(中国)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/201910873712.7/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code