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一种基于NLP的Web攻击检测方法.pdf

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本发明公开一种基于NLP的Web攻击检测方法,采用扫描命令对目标系统进行基础信息搜集,模仿人类行为,记录当前整个页面HTML代码的每次点击交互,将HTML请求传递到AI模块进行分类识别,通过fastText快速文本分类算法进行分类,通过规则进行批量标注,对文本进行数值化处理,实现文本向量化,对一部分特殊字符进行分词清洗和向量化后,将结果进行建模,通过深度学习模型得到one?hot编码的分类输出,将one?hot编码标签映射到对应的二分类标签上,通过校验模块根据包含的信息进行POC插件的选择和验证;通过NLP人工智能算法来设计的自动化渗透测试系统,以此替代传统人力进行攻击检验,帮助解决人员不足,以及操作水平参差不齐的问题。