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一种结合多重特征的恶意URL检测方法

摘要

本发明公开一种结合多重特征的恶意URL检测方法,包括获取各样本和待检测URL所指向网页的访问交互数据;从访问交互数据中提取各样本和待检测URL的分类特征,分类特征包括页面内容特征、动态解析参数特征和Web会话流程特征;利用样本的分类特征和分类标签训练分类器模型;将待检测URL的分类特征输入训练好的分类器模型进行计算,由分类器模型输出待检测URL的判别值;当待检测URL的判别值大于设定的恶意URL检测阈值时,则判定待检测URL为恶意URL。本发明方法在不需要捕获操作系统底层行为信息的前提下,结合多重特征进行检测,提高了对恶意URL检测的精确性和检测效率。

著录项

  • 公开/公告号CN109922052B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中南大学;

    申请/专利号CN201910134025.3

  • 申请日2019-02-22

  • 分类号H04L29/06(20060101);G06F21/56(20130101);

  • 代理机构43114 长沙市融智专利事务所(普通合伙);

  • 代理人杨萍

  • 地址 410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号

  • 入库时间 2022-08-23 11:27:08

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