一种检测方法、训练方法及相关装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种检测方法、训练方法及相关装置，检测方法包括：获取待检测命令的命令信息，所述命令信息至少包括多个字符及各字符之间的连接关系；将所述命令信息输入预先训练好的恶意命令检测模型，得到该命令对应的威胁程度；基于所述威胁程度确定所述待检测命令是否是恶意命令。通过训练获取的恶意命令检测模型对待检测命令进行检测，从而判定待检测命令是否为恶意命令。若样本数据的类型较为丰富，训练好的恶意命令检测模型适用性较强，局限性较小。相比于依赖于检测人员的经验检测待检测命令，本申请采用恶意命令检测模型检测待检测命令，恶意命令检测模型能够稳定且高效地检测待检测命令，且不容易出现漏检及误报等问题。

【技术实现步骤摘要】

本申请实施例涉及攻击检测方法的，尤其涉及一种检测方法、训练方法及相关装置。

技术介绍

1、随着计算机技术的发展，网络罪犯也越来越多地使用命令作为其攻击工具链的一部分，例如用于下载恶意内容或横向移动。

2、相关技术中，为了判定命令是否为恶意命令，普遍采用的技术是基于人工提取恶意命令的相关数据，对命令进行检测，从而判断命令是否为恶意命令。然而，上述检测方式具有较大的局限性，且非常依赖于检测人员的经验，因此，在实际应用中容易出现准确率较低等问题。

技术实现思路

1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种检测方法、训练方法及相关装置，能够提高恶意命令检测的准确性。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种恶意命令的检测方法，包括：

3、获取待检测命令的命令信息，所述命令信息至少包括多个字符及各字符之间的连接关系；

4、将所述命令信息输入预先训练好的恶意命令检测模型，得到该命令对应的威胁程度；

5、基于所述威胁程度确定所述待检本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种恶意命令的检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种恶意命令的检测方法，其特征在于，所述将所述命令信息输入预先训练好的恶意命令检测模型，得到该命令对应的威胁程度之前，所述一种恶意命令的检测方法包括：

3.根据权利要求2所述的一种恶意命令的检测方法，其特征在于，所述对所述噪音数据进行处理得到去噪后的命令信息，包括：

4.根据权利要求1所述的一种恶意命令的检测方法，其特征在于，所述将所述命令信息输入预先训练好的恶意命令检测模型，得到该命令对应的威胁程度之前，所述一种恶意命令的检测方法还包括：

5.一种恶意命令检测模型的训...

【技术特征摘要】

1.一种恶意命令的检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种恶意命令的检测方法，其特征在于，所述将所述命令信息输入预先训练好的恶意命令检测模型，得到该命令对应的威胁程度之前，所述一种恶意命令的检测方法包括：

3.根据权利要求2所述的一种恶意命令的检测方法，其特征在于，所述对所述噪音数据进行处理得到去噪后的命令信息，包括：

4.根据权利要求1所述的一种恶意命令的检测方法，其特征在于，所述将所述命令信息输入预先训练好的恶意命令检测模型，得到该命令对应的威胁程度之前，所述一种恶意命令的检测方法还包括：

5.一种恶意命令检测模型的训练方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁阳，
申请(专利权)人：深圳市深信服信息安全有限公司，
类型：发明
国别省市：