一种基于深度学习的XSS攻击检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于深度学习的XSS攻击检测方法，该方法主要步骤包括：S1.构建网络模拟环境，采集XSS攻击的样本数据；S2.对采集到的样本数据进行数据预处理，之后进行分词，基于分词结果形成嵌入式词向量；S3.将所述嵌入式词向量输入深度学习模型，得到XSS检测模型；S4.对流量数据进行实时检测，并将检测结果存入数据库中。

An XSS Attack Detection Method Based on Deep Learning

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的XSS攻击检测方法
本专利技术涉及信息安全
，尤其涉及一种基于深度学习的XSS攻击检测方法。
技术介绍
深度学习在计算机视觉、自然语言处理、人工智能等领域取得了极大的进展，在安全领域也开始崭露头角走向了实际应用。在互联网+时代，Web安全的重要性愈发凸显，其中，XSS(跨站脚本)攻击是一种典型的攻击方式，如何有效检测XSS攻击，成为领域内的一个难题。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提出一种基于深度学习的XSS攻击检测方法，旨在解决如何如何自动高效地检测XSS攻击事件。为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于深度学习的XSS攻击检测方法，该方法主要步骤包括：S1.构建网络模拟环境，采集XSS攻击的样本数据；S2.对采集到的样本数据进行数据预处理，之后进行分词，基于分词结果形成嵌入式词向量；S3.将所述嵌入式词向量输入深度学习模型，得到XSS检测模型；S4.对流量数据进行实时检测，并将检测结果存入数据库中。优选地，步骤S1中还包括：从互联网公开数据集中爬取的样例，去除了url中的冗余信息，保留payload部分。优选地，步骤S2中，所述样本数据在预处理时，对数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的XSS攻击检测方法，该方法主要步骤包括：S1.构建网络模拟环境，采集XSS攻击的样本数据；S2.对采集到的样本数据进行数据预处理，之后进行分词，基于分词结果形成嵌入式词向量；S3.将所述嵌入式词向量输入深度学习模型，得到XSS检测模型；S4.对流量数据进行实时检测，并将检测结果存入数据库中。

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的XSS攻击检测方法，该方法主要步骤包括：S1.构建网络模拟环境，采集XSS攻击的样本数据；S2.对采集到的样本数据进行数据预处理，之后进行分词，基于分词结果形成嵌入式词向量；S3.将所述嵌入式词向量输入深度学习模型，得到XSS检测模型；S4.对流量数据进行实时检测，并将检测结果存入数据库中。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤S1中，从互联网公开数据集中爬取的样例，去除了url中的冗余信息，保留payload部分。3...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙波，李应博，张伟，司成祥，张建松，李胜男，毛蔚轩，盖伟麟，侯美佳，董建武，张泽亚，刘云昊，亓培锋，
申请(专利权)人：国家计算机网络与信息安全管理中心，
类型：发明
国别省市：北京,11