[發明專利]一種網頁惡意代碼檢測方法及相關裝置

在審

• 申請號: 201910764882.1
• 申請日: 2019-08-19
• 公開（公告）號: CN110472416A
• 公開（公告）日: 2019-11-19
• 發明（設計）人: 徐凱熙;范淵
• 申請（專利權）人: 杭州安恒信息技術股份有限公司
• 主分類號: G06F21/56
• 分類號: G06F21/56
• 代理公司: 11227 北京集佳知識產權代理有限公司
• 代理人: 丁曼曼<國際申請>=<國際公布>=<進入

1.一種網頁惡意代碼檢測方法，其特征在于，包括：

對待檢測網頁進行特征提取處理，得到指紋特征；

采用檢測決策樹對所述指紋特征進行決策，得到決策結果；其中，所述檢測決策樹是根據決策樹算法和樣本數據集進行構建得到的；

根據惡意代碼網站數據庫對所述決策結果進行結果檢查處理，得到檢測結果。

2.根據權利要求1所述的網頁惡意代碼檢測方法，其特征在于，對待檢測網頁進行特征提取處理，得到指紋特征，包括：

通過網絡爬蟲獲取所述待檢測網頁的源碼數據；

對所述源碼數據進行特征解析，得到所述指紋特征。

3.根據權利要求1所述的網頁惡意代碼檢測方法，其特征在于，根據決策樹算法和樣本數據集進行構建得到所述檢測決策樹，包括：

將收集到的正常網站特征數據集和掛馬網站特征數據集作為樣本數據集；

利用C4.5決策樹算法對所述樣本數據集進行決策樹構建，得到所述檢測決策樹。

4.根據權利要求1所述的網頁惡意代碼檢測方法，其特征在于，根據惡意代碼網站數據庫對所述決策結果進行結果檢查處理，得到檢測結果，包括：

根據所述惡意代碼網站數據庫對所述待檢測網頁進行匹配，得到匹配結果；

根據所述匹配結果對所述決策結果進行對比篩選，得到所述檢測結果。

5.一種網頁惡意代碼檢測裝置，其特征在于，包括：

特征提取模塊，用于對待檢測網頁進行特征提取處理，得到指紋特征；

決策樹構建模塊，用于根據決策樹算法和樣本數據集進行構建，得到檢測決策樹；

決策處理模塊，用于采用所述檢測決策樹對所述指紋特征進行決策，得到決策結果；

結果檢查模塊，用于根據惡意代碼網站數據庫對所述決策結果進行結果檢查處理，得到檢測結果。

6.根據權利要求5所述的網頁惡意代碼檢測裝置，其特征在于，所述特征提取模塊，包括：

源碼獲取單元，用于通過網絡爬蟲獲取所述待檢測網頁的源碼數據；

特征解析單元，用于對所述源碼數據進行特征解析，得到所述指紋特征。

7.根據權利要求5所述的網頁惡意代碼檢測裝置，其特征在于，所述決策樹構建模塊，包括：

樣本獲取單元，用于將收集到的正常網站特征數據集和掛馬網站特征數據集作為樣本數據集；

構建單元，用于利用C4.5決策樹算法對所述樣本數據集進行決策樹構建，得到所述檢測決策樹。

8.根據權利要求5所述的網頁惡意代碼檢測裝置，其特征在于，所述結果檢查模塊，包括：

數據庫匹配單元，用于根據所述惡意代碼網站數據庫對所述待檢測網頁進行匹配，得到匹配結果；

對比篩選單元，用于根據所述匹配結果對所述決策結果進行對比篩選，得到所述檢測結果。

9.一種計算機設備，其特征在于，包括：

存儲器，用于存儲計算機程序；

處理器，用于執行所述計算機程序時實現如權利要求1至4任一項所述的網頁惡意代碼檢測方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至4任一項所述的網頁惡意代碼檢測方法的步驟。