[发明专利]一种基于深度学习模型优化的XSS漏洞检测方法有效
| 申请号： | 202010935454.3 | 申请日： | 2020-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN111797407B | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 孟军 | 申请（专利权）人： | 江苏开博科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏创专利代理事务所(普通合伙) 32273 | 代理人： | 张艳 |
| 地址： | 210042 江苏省南京市玄*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习模型优化的XSS漏洞检测方法，包括以下步骤：步骤(1)：定义XSS攻击向量语法和输出点语境，构建基础XSS攻击向量指令表；步骤(2)：定义XSS攻击向量变异规则，依此构建变异XSS攻击向量指令表；步骤(3)：根据深度学习模型，优化变异XSS攻击向量指令表；步骤(4)：设计网络爬虫模块，爬取Web页面源码，获取所有URL；步骤(5)：根据URL找到攻击向量注入点，注入优化后的变异XSS攻击向量，进行XSS漏洞检测，最后分析页面响应，判断XSS漏洞是否存在。本发明缩短检测XSS漏洞的检测时间，提高XSS漏洞检测精准度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模型 优化 xss 漏洞 检测 方法 | ||
【主权项】：
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