【摘 要】
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互联网高速发展的同时恶意攻击行为也愈加严重,恶意URL(Uniform Resource Locator)作为常用的攻击手段,对网络安全的维护造成极大威胁.目前基于黑名单、机器学习等检测方法需
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61571144)
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互联网高速发展的同时恶意攻击行为也愈加严重,恶意URL(Uniform Resource Locator)作为常用的攻击手段,对网络安全的维护造成极大威胁.目前基于黑名单、机器学习等检测方法需耗费大量人力、时间,且无法准确地识别恶意URL,故提出一种基于长短期记忆网络对恶意URL特征自动提取并检测的方法.该方法通过skip-gram编码方式对预处理后的数据集编码,并使用平均池化层对长短期记忆网络提取的时序特征优化融合.实验结果表明,此方法能够快速、准确地提取恶意URL的特征向量,并有效地识别未知恶意URL
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