[发明专利]基于生成对抗网络和深度学习的有害网站的检测方法有效
| 申请号： | 202110830095.X | 申请日： | 2021-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN113657453B | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 刘立峰;李丽;董华;冯志峰;鲍尚策 | 申请（专利权）人： | 珠海高凌信息科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06N3/0464;G06F21/56;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 张志辉 |
| 地址： | 519060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于生成对抗网络和深度学习的有害网站的检测方法、装置及可读介质的技术方案，包括：通过爬虫获取若干包括有害网址的第一网站快照；将第一网站快照作为生成对抗网络的数据输入，得到多个模拟网站快照；将模拟网站快照与若干正常网站的第二网站快照进行组合，得到训练集；微调用于训练的卷积神经网络，将训练集通过卷积神经网络进行训练，得到用于有害网站的检测模型。本发明的有益效果为：所需的有标签的数据量大大减少，训练所需要的时间和计算资源也大大减少，且面对新的个性化小样本任务，本技术中提出的模型有更好的适应性，能在短时间内生成可靠的深度学习模型，提高了系统的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 生成 对抗 网络 深度 学习 有害 网站 检测 方法 | ||
【主权项】：
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