【技术实现步骤摘要】
本申请涉及网络安全，尤其涉及一种url检测模型的训练方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着当前信息技术的高速发展，各行各业都不得不面对网络安全隐患问题。当用户接入网络访问不明统一资源定位器(uniform resource locator，url)或伪装为正常的恶意url时，可能就会进入网络攻击者的陷阱，导致个人信息的泄露甚至财产损失。因此，如何高效准确地检测用户访问的url是否安全，避免用户访问恶意url成为一个研究热点。
2、相关技术中，通常是使用预先训练完成的url检测模型对待检测url进行检测，从而确定该待检测url是否为恶意url。传统的url检测模型的训练过程，一般是预先标注大量的训练数据，再使用该大量的训练数据对初始url检测模型进行训练。但是，恶意url的生成速度非常快，这就意味着需要经常对url检测模型重新进行训练，以保证url检测模型能准确识别恶意url。而收集和标注训练数据是非常耗时的，从而导致每次对url检测模型重新进行训练的效率极低。
3、因此，如何提高url检测模型的训练效率成为
【技术保护点】
1.一种URL检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将该第一样本URL输入到所述初始检测模型中之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将该第一样本URL输入到所述初始检测模型中之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一预设数量的第一样本URL分别对应的第一损失值和第二损失值，对所述第一子模型中的参数进行调整包括：
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述训练集中还包括第二样本URL及...
【技术特征摘要】
1.一种url检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将该第一样本url输入到所述初始检测模型中之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将该第一样本url输入到所述初始检测模型中之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一预设数量的第一样本url分别对应的第一损失值和第二损失值，对所述第一子模型中的参数进行调整包括：
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述训练集中还包括第二样本url及对应的标签，所述标签用于标识对应的第二样本url是否为恶意url的概率；每次迭代训练时还执行如下步骤：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一子...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏卓，李洋洋，胡任贤，张怡文，张傲，
申请(专利权)人：天翼安全科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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