[发明专利]一种基于混合二叉神经树的恶意URL检测方法在审
| 申请号： | 202211588908.X | 申请日： | 2022-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN116186251A | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 许国良;胡郅琪 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F18/2431;G06F18/2415;G06F18/214;G06F18/25;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084;H04L9/40;G06F21/51 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 方钟苑 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于混合二叉神经树的恶意URL检测方法，属于信息安全技术领域。该方法包括：获取URL数据并进行预处理及标注；构建URL数据集；构建基于混合二叉神经树的恶意URL检测网络，引入决策树可解释的分支决策机制和神经网络自动提取空间特征的特点，自上而下地将URL局部特征信息的提取、增强和检测拟合在一棵完全二叉树中；使用URL训练集和验证集对网络进行训练，将测试集的待检测URL输入训练好的网络即可检测出URL是否具备恶意属性。本发明依据URL的字符级特征，灵活地将各类功能的神经网络模型融入至决策树模型的各个节点，极大地提升了恶意URL的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 二叉 神经 恶意 url 检测 方法 | ||
【主权项】：
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