[发明专利]一种基于DRAE与SVM相结合的网页防篡改检测方法有效
| 申请号： | 202110273569.5 | 申请日： | 2021-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN112948897B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 周长建;徐健 | 申请（专利权）人： | 东北农业大学 |
| 主分类号： | G06F21/64 | 分类号： | G06F21/64;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150030 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及网络安全和机器学习领域，具体来说设计了一种基于DRAE(Deep Residual Auto‑Encoder)与SVM(Support Vector Machine)相结合的网页防篡改检测方法。由于传统网络安全技术门槛高，社会上网络安全人才配备不足；一些重要部门要求工作人员24小时网络值班制度，这不仅增加了网络值班人员的工作负担，也无法保证查验所有网页效率。本发明结合深度学习与传统机器学习优势，用DRAE对网页截图图像数据自动特征学习和提取，并将提取的特征输入SVM进行特征分类。实验表明这种方法可以快速有效的发现被篡改的网页。本发明在一定程度上可以看作一种在线值班系统，可以减轻网络值班人员的工作负担，增加工作效率，更加准确和及时发现网页篡改事件，避免由于网页被篡改而造成的损失。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 drae svm 相结合 网页 篡改 检测 方法 | ||
【主权项】：
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