一种基于动态特征提取的攻击URL检测方法技术

本发明专利技术属于网络安全领域，涉及Web安全中攻击URL检测方法，具体的说是一种基于动态特征提取的攻击URL检测方法。具体的说是一种基于循环神经网络的攻击URL检测方法。使用深度学习中的循环神经网络对攻击URL进行特征提取，能够有效的学习攻击URL中共有的特征。需人工手动编写规则进行匹配，对未知的攻击也可以进行检测。

An attack URL detection method based on dynamic feature extraction

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态特征提取的攻击URL检测方法
本专利技术属于网络安全领域，涉及Web安全中攻击URL检测方法，具体的说是一种基于动态特征提取的攻击URL检测方法。
技术介绍
在网络安全中，Web安全往往是研究的重点。由于URL为用户与服务器最常用的交互途径，因此大量攻击以URL为载体。具有攻击行为的URL被称为攻击URL，否则称之为正常URL。采用深度学习进行攻击URL检测已经有了广泛的应用。传统对攻击URL进行检测的方式通常是使用各种规则例如正则表达式进行匹配。这些方法有两个缺点。首先，使用规则的匹配方式需要针对每一种攻击方式，使用专家经验进行规则编写。针对一种攻击方式编写的规则不能应用于另一种攻击的检测。第二，规则只能检测处于规则库中的攻击。当新的攻击方式出现后，需要编写新的规则。因此无法做到实时的拦截最新的规则。因此针对以上的缺点，本专利技术使用深度学习中的循环神经网络对攻击URL进行特征提取，能够有效的学习攻击URL中共有的特征。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提出一种基于动态特征提取的攻击URL检测方法。...

【技术保护点】
1.一种基于动态特征提取的攻击URL检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、采集URL数据，并将其标记；/nS2、将采集到的URL数据进行预处理，转换为可计算的数值矩阵；/nS3、使用采集到的URL对循环神经网络进行训练，获得训练好的神经网络；/nS4、利用S3中训练好的神经网络对未知的URL进行检测以判定是否为攻击URL。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于动态特征提取的攻击URL检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采集URL数据，并将其标记；
S2、将采集到的URL数据进行预处理，转换为可计算的数值矩阵；
S3、使用采集到的URL对循环神经网络进行训练，获得训练好的神经网络；
S4、利用S3中训练好的神经网络对未知的URL进行检测以判定是否为攻击URL。


2.根据权利要求1所述的一种基于动态特征提取的攻击URL检测方法，其特征在于，步骤S1中进行URL采集时仅保留其访问路径、参数以及锚部分，并将所采集的URL标记为正常类型或攻击类型。


3.根据权利要求2所述的一种基于动态特征提取的攻击URL检测方法，其特征在于，步骤S2的具体方法为：
(1)将步骤S1中所采集的URL按字符分割为字符集合；
(2)统计每一种字符总数，若某一字符数量...

【专利技术属性】
技术研发人员：李健聪，任春辉，付毓生，郭劲宏，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51