融合多种特征的恶意URL检测方法.pptx
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融合多种特征的恶意URL检测方法.pptx
汇报人:目录PARTONE保护网络安全防止恶意攻击维护用户隐私PARTTWO文本特征结构特征行为特征时间特征PARTTHREE特征选择原则特征提取方法特征筛选过程PARTFOUR机器学习算法深度学习模型集成学习策略模型评估指标PARTFIVE数据集介绍实验环境配置实验过程与结果结果分析PARTSIX在线实时监测与防火墙结合应用面临的挑战与解决方案技术发展趋势THANKYOU
恶意URL检测干预方法、系统及装置.pdf
本发明公开了一种恶意URL检测干预系统,包括:DNS代理设备,适于接收域名解析请求,向域名信誉度评估设备请求该域名的信誉度;还适于若信誉度指示域名存在安全隐患,则将流量干预设备的IP地址返回至用户;包括域名信誉库的信誉度评估设备,适于响应于对域名的信誉度的请求,返回该域名的信誉度;流量干预设备,适于接收来自用户的访问请求,并对该访问请求进行协议识别,还适于从识别为HTTP或HTTPS协议的访问请求中提取URL,将该URL与恶意URL库进行匹配,若匹配失败,则作为反向代理来实现用户与目的服务器的通信。本发明
基于多特征融合的恶意信息检测方法、装置及系统.pdf
本发明属于网络信息处理领域,具体涉及一种基于多特征融合的恶意信息检测方法、装置及系统;所述方法包括获取社交网络平台的传播信息,得到源文本、评论文本的句子级语义向量和源文本的字符级语义向量;分别得到源文本特征和评论文本特征;进行处理后得到源文本特征检测结果和评论文本特征检测结果;根据用户关系属性,构建出用户节点与其邻居节点之间的信息传播树,按照信息传播树构建出传播子图,对传播子图向量化,得到传播特征;进行处理后得到传播特征检测结果;采用基于时变函数的融合方法对源文本特征检测结果、评论文本特征检测结果与传播特
动静态特征相结合的恶意URL检测技术研究的开题报告.docx
动静态特征相结合的恶意URL检测技术研究的开题报告一、选题的背景和意义随着互联网技术的不断发展,恶意URL成为了互联网安全的一个严重问题。黑客利用恶意URL可以进行各种黑客攻击,例如网络钓鱼、恶意软件传播、隐私泄露等。传统的恶意URL检测技术主要采用特征工程和机器学习算法对URL进行分类,但是这种技术存在一定的局限性。恶意URL的特征具有时效性和易变性,传统的特征工程很难实时更新,而机器学习算法对于新型恶意URL的检测准确率也存在一定的局限性。因此,结合动静态特征进行恶意URL检测,具有重要的研究意义和应
基于多层卷积模型的恶意URL特征自动提取.docx
基于多层卷积模型的恶意URL特征自动提取标题:基于多层卷积模型的恶意URL特征自动提取摘要:随着互联网的快速发展,人们对于网络安全的重视程度也逐渐加深。恶意URL是网络安全领域中的一种重要威胁,可以用于各种网络攻击,例如钓鱼、恶意软件传播等。因此,自动识别和提取恶意URL的特征成为了当前亟需解决的问题。本论文基于多层卷积模型,探讨了恶意URL特征的自动提取方法,并通过实验证明了其在恶意URL分类方面的有效性。1.引言随着网络技术的不断发展,人们日常生活中对于互联网的依赖程度越来越高。然而,网络世界同样带来