申请/专利权人：恒安嘉新(北京)科技股份公司

申请日：2021-07-28

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN113553487B

主分类号：G06F16/906

分类号：G06F16/906;G06F16/95;G06F18/24

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.11.12#实质审查的生效;2021.10.26#公开

摘要：本发明实施例公开了一种网址类型的检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待检测网址，将待检测网址进行预处理，得到目标检测网址，对目标检测网址进行网址特征提取，得到目标检测网址的网址特征数据；将网址特征数据输入至预先训练完成的Deep模型中，得到待检测网址的网址类型的第一输出结果；将网址特征数据中的离散特征数据输入至预先训练完成的Wide模型中，得到待检测网址的网址类型的第二输出结果；根据第一输出结果和第二输出结果得到目标输出结果，根据目标输出结果确定待检测网址的网址类型，本发明实施例的技术方案，解决了传统网址类型的检测方法存在网址类型的检测能力较低的技术问题。

主权项：1.一种网址类型的检测方法，其特征在于，包括：获取待检测网址，将所述待检测网址进行预处理，得到目标检测网址，对所述目标检测网址进行网址特征提取，得到所述目标检测网址的网址特征数据；将所述网址特征数据输入至预先训练完成的Deep模型中，得到所述待检测网址的网址类型的第一输出结果；将所述网址特征数据中的离散特征数据输入至预先训练完成的Wide模型中，得到所述待检测网址的网址类型的第二输出结果；根据所述第一输出结果和所述第二输出结果得到目标输出结果，根据所述目标输出结果确定所述待检测网址的网址类型；其中，所述网址特征数据包括文本特征数据和人工特征数据，所述Deep模型包括第一Deep子模型和第二Deep子模型；所述将所述网址特征数据输入至预先训练完成的Deep模型中，得到所述待检测网址的网址类型的第一输出结果，包括：将所述文本特征数据输入至所述第一Deep子模型中，得到所述待检测网址的网址类型的第一输出子结果；将所述人工特征数据输入至所述第二Deep子模型中，得到所述待检测网址的网址类型的第二输出子结果；所述根据所述第一输出结果和所述第二输出结果得到目标输出结果，包括：根据所述第一输出子结果、所述第二输出子结果和所述第二输出结果，得到目标输出结果；其中，所述将所述文本特征数据输入至所述第一Deep子模型中，得到所述待检测网址的网址类型的第一输出子结果，包括：将所述文本特征数据输入至所述第一Deep子模型的嵌入层，得到与所述文本特征数据对应的文本特征稠密矩阵；将所述文本特征稠密矩阵输入至所述第一Deep子模型的特征提取层，得到文本特征提取数据；将所述文本特征提取数据输入至所述第一Deep子模型的全连接层，得到所述待检测网址的网址类型的第一输出子结果；其中，所述将所述人工特征数据输入至所述第二Deep子模型，得到所述待检测网址的网址类型的第二输出子结果，包括：将所述人工特征数据中的离散特征数据输入至所述第二Deep子模型的嵌入层，得到所述离散特征数据的离散特征稠密矩阵；将所述人工特征数据中的连续特征数据和所述离散特征稠密矩阵输入至所述第二Deep子模型的拼接层，得到拼接特征数据；将所述拼接特征数据输入至所述第二Deep子模型的全连接层，得到所述待检测网址的网址类型的第二输出子结果；其中，所述将所述网址特征数据中的离散特征数据输入至预先训练完成的Wide模型中，得到所述待检测网址的网址类型的第二输出结果，包括：将所述网址特征数据中的离散特征数据进行交叉特征变换，生成至少一个交叉特征数据；将所述交叉特征数据输入至所述Wide模型中的嵌入层，得到与所述交叉特征数据对应的交叉特征稠密矩阵；将所述交叉特征稠密矩阵输入至所述Wide模型中的拼接层，得到所述待检测网址的网址类型的第二输出结果；其中，离散特征数据至少包括以下特征中的一个或多个：是否包含预设字符串缩写的特征、是否包含预设敏感字符串的特征、域名是否采用IP格式的特征、是否使用默认端口号特征、是否是可执行文件特征；人工特征数据是人工设置的特征数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 恒安嘉新(北京)科技股份公司 网址类型的检测方法、装置、电子设备及存储介质

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