申请/专利权人：天翼云科技有限公司

申请日：2023-12-12

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807593A

主分类号：G06F21/56

分类号：G06F21/56;G06F21/57;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/25

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及计算机网络安全技术领域，是一种基于自适应权重多特征融合的跨站脚本攻击检测方法，具体方法包括：在待检测Web网站中通过广度优先遍历策略采集数据集合，遍历数据集，对数据集的文本进行文本预处理；将词向量模型的最大化目标函数进行两两融合，生成三种两两融合模型的最大化目标函数，并对最大化目标函数进行加权融合；训练上述词向量模型，并计算上述词向量模型的跨站脚本攻击检测平均准确率；进行识别准确率的大小阈值判断，重新调整权重进行迭代训练；迭代次训练得到最终的跨站脚本攻击融合检测模型，将待测数据输入训练完成的模型，并输出检测结果。本发明解决了现有技术中，检测模型单一，检测效率和准确性低的问题。

主权项：1.一种基于自适应权重多特征融合的跨站脚本攻击检测方法，其特征在于：所述方法包括如下具体步骤：S1：在待检测Web网站中通过广度优先遍历策略采集数据集合，遍历数据集，对数据集的文本进行文本预处理；S2：将词向量模型的最大化目标函数进行两两融合，生成三种两两融合模型的最大化目标函数，并对最大化目标函数进行加权融合；S3：训练上述词向量模型，并计算上述词向量模型的跨站脚本攻击检测平均准确率；S4：进行识别准确率的大小阈值判断，重新调整融合特征向量的权重进行迭代训练；S5：重复S2-S4步骤，迭代次训练得到最终的跨站脚本攻击融合检测模型，将待测数据输入训练完成的模型，并输出检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天翼云科技有限公司 一种基于自适应权重多特征融合的跨站脚本攻击检测方法

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