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[發(fā)明專利]一種動態(tài)URL過濾方法及裝置有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201510020876.7 申請日: 2015-01-15
公開(公告)號: CN104573033B 公開(公告)日: 2017-12-19
發(fā)明(設(shè)計)人: 鈕艷;易立;段東圣;趙淳璐;魯睿;劉曉輝;王晶;翟羽佳;潘進(jìn) 申請(專利權(quán))人: 國家計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與信息安全管理中心
主分類號: G06F17/30 分類號: G06F17/30
代理公司: 工業(yè)和信息化部電子專利中心11010 代理人: 羅丹
地址: 100029*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 動態(tài) url 過濾 方法 裝置
【權(quán)利要求書】:

1.一種動態(tài)URL過濾方法,其特征在于,包括:

基于URL標(biāo)注集創(chuàng)建信息字典,所述信息字典的內(nèi)容包括兩種類型:字符串特征和統(tǒng)計特征;

針對URL標(biāo)注集中的每一個URL,根據(jù)所述信息字典生成對應(yīng)的特征向量,由URL標(biāo)注集中所有的URL對應(yīng)的特征向量組成特征矩陣;

采用分類算法對URL特征矩陣進(jìn)行分類得到特征權(quán)重向量和二分類閾值;

基于所述信息字典對待預(yù)測的URL進(jìn)行特征提取,并基于提取出的特征生成所述待預(yù)測的URL的特征向量;

將所述待預(yù)測的URL的特征向量與所述特征權(quán)重向量對應(yīng)相乘后相加得到目標(biāo)數(shù)值,將目標(biāo)數(shù)值與二分類閾值相比較以判斷所述待預(yù)測的URL是動態(tài)URL還是靜態(tài)URL;

所述統(tǒng)計特征至少包括以下各項之一的歸一化數(shù)值:設(shè)定的標(biāo)點符號出現(xiàn)次數(shù)、路徑深度、域名和/或路徑中的數(shù)字個數(shù)、域名和/或路徑中的最長字符串長度、后綴長度、數(shù)字與字符之間的轉(zhuǎn)換頻次;

所述字符串特征是指設(shè)定的字符串在URL中是否出現(xiàn)的量化信息,所述設(shè)定的字符串的獲取過程包括:至少采用設(shè)定的停用詞對URL中的詞進(jìn)行劃分得到設(shè)定的字符串,所述設(shè)定的停用詞包括:“%”、“,”和“;”。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的動態(tài)URL過濾方法,其特征在于,設(shè)定的標(biāo)點符號出現(xiàn)次數(shù)的歸一化數(shù)值的確定方式是:先計算該設(shè)定的標(biāo)點符號在各URL中出現(xiàn)的次數(shù),找出出現(xiàn)該設(shè)定的標(biāo)點符號的次數(shù)最多的URL,然后相對于最多的出現(xiàn)次數(shù),將所有URL中的出現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行歸一化后得到每個URL中的該設(shè)定的標(biāo)點符號的統(tǒng)計特征,經(jīng)過歸一化后,任一URL的該設(shè)定的標(biāo)點符號的統(tǒng)計特征的數(shù)值均在0~1范圍內(nèi);

后綴長度的歸一化數(shù)值的確定方式是:先計算各URL的后綴長度,然后找出具備最長后綴長度的URL,再計算出各URL的后綴長度與最長后綴長度的比值即得到歸一化后的每個URL中的后綴長度的歸一化數(shù)值,任一URL的后綴長度的歸一化數(shù)值均在0~1范圍內(nèi)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的動態(tài)URL過濾方法,其特征在于,針對URL標(biāo)注集中的每一個URL,根據(jù)所述信息字典生成對應(yīng)的特征向量,包括:

針對URL標(biāo)注集中的每一個URL,確定該URL中的字符串特征和統(tǒng)計特征;

將該URL中的字符串特征和統(tǒng)計特征組成該URL的特征向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1~3中任一項所述的動態(tài)URL過濾方法,其特征在于,所述分類算法,包括:線性邏輯回歸分類算法、樸素貝葉斯算法或者支持向量機(jī)算法。

5.一種動態(tài)URL過濾裝置,其特征在于,包括:

訓(xùn)練模塊,用于基于URL標(biāo)注集創(chuàng)建信息字典,所述信息字典的內(nèi)容包括兩種類型:字符串特征和統(tǒng)計特征;針對URL標(biāo)注集中的每一個URL,根據(jù)所述信息字典生成對應(yīng)的特征向量,由URL標(biāo)注集中所有的URL對應(yīng)的特征向量組成特征矩陣;采用分類算法對URL特征矩陣進(jìn)行分類得到特征權(quán)重向量和二分類閾值;

預(yù)測模塊,用于基于所述信息字典對待預(yù)測的URL進(jìn)行特征提取,并基于提取出的特征生成所述待預(yù)測的URL的特征向量;將所述待預(yù)測的URL的特征向量與所述特征權(quán)重向量對應(yīng)相乘后相加得到目標(biāo)數(shù)值,將目標(biāo)數(shù)值與二分類閾值相比較以判斷所述待預(yù)測的URL是動態(tài)URL還是靜態(tài)URL;

所述統(tǒng)計特征至少包括以下各項之一的歸一化數(shù)值:設(shè)定的標(biāo)點符號出現(xiàn)次數(shù)、路徑深度、域名和/或路徑中的數(shù)字個數(shù)、域名和/或路徑中的最長字符串長度、后綴長度、數(shù)字與字符之間的轉(zhuǎn)換頻次;

所述字符串特征是指設(shè)定的字符串在URL中是否出現(xiàn)的量化信息,所述設(shè)定的字符串的獲取過程包括:至少采用設(shè)定的停用詞對URL中的詞進(jìn)行劃分得到設(shè)定的字符串,所述設(shè)定的停用詞包括:“%”、“,”和“;”。

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3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

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