公开(公告)号：CN108667816B

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN201810353434.8

申请日：2018-04-19

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李智星 ,  李苑 ,  王国胤 ,  梁馨元 ,  王化明

IPC: H04L29/06 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06F21/56

Abstract: 本发明请求保护一种网络异常的检测定位方法及系统，涉及互联网安全，深度学习，神经网络领域。包括步骤：首先，将URL按照特殊字符对其进行划分；其次将划分后的URL使用word2vec进行词向量编码；然后，将词向量放至卷积层进行自动地特征处理；接着将卷积层结果与拥有序列注意力机制的注意力层相结合；最后将注意力层结果进行最大池化和全连接操作，得到最终的异常检测结果，同时注意力层的输出也用于对URL种的恶意代码进行定位。本发明具有极好的检测效果，不仅检测率高同时还可以定位URL中的恶意代码片段并可视化，有效的避免了人工特征工程和专家知识方法的弊端。

公开(公告)号：CN108667816A

公开(公告)日：2018-10-16

申请号：CN201810353434.8

申请日：2018-04-19

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李智星 ,  李苑 ,  王国胤 ,  梁馨元 ,  王化明

IPC: H04L29/06 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06F21/56

Abstract: 本发明请求保护一种网络异常的检测定位方法及系统，涉及互联网安全，深度学习，神经网络领域。包括步骤：首先，将URL按照特殊字符对其进行划分；其次将划分后的URL使用word2vec进行词向量编码；然后，将词向量放至卷积层进行自动地特征处理；接着将卷积层结果与拥有序列注意力机制的注意力层相结合；最后将注意力层结果进行最大池化和全连接操作，得到最终的异常检测结果，同时注意力层的输出也用于对URL种的恶意代码进行定位。本发明具有极好的检测效果，不仅检测率高同时还可以定位URL中的恶意代码片段并可视化，有效的避免了人工特征工程和专家知识方法的弊端。