一种面向移动恶意网页的多设备组合优化的实时检测系统

摘要

本发明提出了一种面向移动恶意网页的多设备组合优化的实时检测系统，该系统由移动端检测、边缘节点检测、服务器端检测组成；本方案用收集到的实验数据集URL作为输入；首先在移动终端上检测URL，并将检测结果与URL链接一起发送到边缘节点；当URL到达边缘节点时，根据移动端检测结果和URL的数量，选择相对应的检测策略，使用更多的计算资源来检测更多可疑URL；在边缘节点和服务器端分别构建了基于CNN‑LSTM的分类模型，通过对原始的输入进行自动提取和特征学习，更准确地对恶意URL进行分类；最后根据深度神经网络预测出的URL良性或恶意的概率p进行判别。本方案在效率和准确性方面均具有较明显的优势。