[发明专利]一种基于深度学习的漏洞攻击检测方法和设备有效
| 申请号： | 202110834371.X | 申请日： | 2021-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN113596007B | 公开（公告）日： | 2023-04-14 |
| 发明（设计）人： | 沈伍强;崔磊;沈桂泉;裴求根;龙震岳;张金波;温柏坚 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L67/02;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 李淑静 |
| 地址： | 510600 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的漏洞攻击检测方法和设备。所述方法包括：对获取的Web数据进行预处理，将URL字段以字符形式表示；对预处理后的URL进行分词，并转换成统一的表示形式，得到URL语句的集合；将URL语句的集合中的每个词转化为向量，得到表示URL中有效语义信息和其他潜在属性信息的词向量矩阵；词向量矩阵输入预先构建的深度学习模型DMA‑BiLSTM中，对URL特征进行分类。本发明通过分析URL中隐藏的攻击，将攻击检测任务转换为分类任务，通过深度学习模型有效进行检测，取得了较好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 漏洞 攻击 检测 方法 设备 | ||
【主权项】：
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