[發(fā)明專利]惡意網(wǎng)址的分類方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011027013.X
• 申請(qǐng)日: 2020-09-25
• 公開（公告）號(hào): CN112115266A
• 公開（公告）日: 2020-12-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳勁
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 奇安信科技集團(tuán)股份有限公司;網(wǎng)神信息技術(shù)（北京）股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/35
• 分類號(hào): G06F16/35;G06F16/906
• 代理公司: 北京英特普羅知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11015
• 代理人: 程超

本發(fā)明提供了一種惡意網(wǎng)址的分類方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該惡意網(wǎng)址的分類方法包括：獲取目標(biāo)網(wǎng)址對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)資源；提取網(wǎng)絡(luò)資源中的靜態(tài)資源和動(dòng)態(tài)資源；通過(guò)預(yù)設(shè)的第一分類模型分類靜態(tài)資源，以得到目標(biāo)網(wǎng)址對(duì)應(yīng)的第一分類信息；通過(guò)預(yù)設(shè)的第二分類模型分類動(dòng)態(tài)資源，以得到目標(biāo)網(wǎng)址對(duì)應(yīng)的第二分類信息；以及根據(jù)第一分類信息和第二分類信息確定目標(biāo)網(wǎng)址所屬的惡意網(wǎng)址類別。通過(guò)本發(fā)明，能夠提升分類準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能和網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種惡意網(wǎng)址的分類方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

域名、ip、URL等均對(duì)應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)中不同的網(wǎng)絡(luò)資源,為了鑒定其中的不安全資源，傳統(tǒng)做法是對(duì)該網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行爬蟲抓取后，根據(jù)其網(wǎng)絡(luò)資源中的ip地域、域名后綴以及爬取到的文本或源碼片段等，依賴人工經(jīng)驗(yàn)制定人工規(guī)則，通過(guò)規(guī)則來(lái)識(shí)別和分類惡意網(wǎng)址。

而基于人工規(guī)則的分類引擎，對(duì)人工經(jīng)驗(yàn)的依賴大，分類準(zhǔn)確性低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種惡意網(wǎng)址的分類方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中的上述技術(shù)問(wèn)題。

一方面，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種惡意網(wǎng)址的分類方法。

該惡意網(wǎng)址的分類方法包括：獲取目標(biāo)網(wǎng)址對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)資源；提取所述網(wǎng)絡(luò)資源中的靜態(tài)資源和動(dòng)態(tài)資源；通過(guò)預(yù)設(shè)的第一分類模型分類所述靜態(tài)資源，以得到所述目標(biāo)網(wǎng)址對(duì)應(yīng)的第一分類信息；通過(guò)預(yù)設(shè)的第二分類模型分類所述動(dòng)態(tài)資源，以得到所述目標(biāo)網(wǎng)址對(duì)應(yīng)的第二分類信息；以及根據(jù)所述第一分類信息和所述第二分類信息確定所述目標(biāo)網(wǎng)址所屬的惡意網(wǎng)址類別。

進(jìn)一步地，所述靜態(tài)資源包括頁(yè)面head標(biāo)簽內(nèi)的meta字段、頁(yè)面標(biāo)題和/或頁(yè)面body標(biāo)簽內(nèi)的文字，所述第一分類模型為文本分類模型，通過(guò)預(yù)設(shè)的第一分類模型分類所述靜態(tài)資源，以得到所述目標(biāo)網(wǎng)址對(duì)應(yīng)的第一分類信息的步驟包括：根據(jù)所述靜態(tài)資源構(gòu)建詞序列；將所述詞序列輸入所述文本分類模型，其中，所述文本分類模型用于根據(jù)所述詞序列確定所述第一分類信息。

進(jìn)一步地，根據(jù)所述靜態(tài)資源構(gòu)建詞序列的步驟包括：將所述靜態(tài)資源劃分為至少兩個(gè)文本類；對(duì)所述文本類進(jìn)行分詞得到詞序列；所述文本分類模型包括第一卷積層、第一池化層和第一全連接層，所述第一卷積層包括至少兩個(gè)串聯(lián)的文本卷積核，將所述詞序列輸入所述文本分類模型的步驟包括：將每個(gè)所述文本類對(duì)應(yīng)的所述詞序列作為一維向量輸入至第一個(gè)文本卷積核；將最后一個(gè)所述文本卷積核的輸出輸入至所述第一池化層；將所述第一池化層的輸出輸入至所述第一全連接層，其中，所述第一全連接層輸出所述第一分類信息。

進(jìn)一步地，將所述靜態(tài)資源劃分為至少兩個(gè)文本類的步驟包括：將所述頁(yè)面標(biāo)題劃分為標(biāo)題文本類，將所述meta字段劃分為頭文本類，將所述頁(yè)面body標(biāo)簽內(nèi)的文字劃分為內(nèi)容文本類。

進(jìn)一步地，所述動(dòng)態(tài)資源包括頁(yè)面加載的腳本程序和/或css資源文件，所述第二分類模型為二進(jìn)制分類模型，通過(guò)預(yù)設(shè)的第二分類模型分類所述動(dòng)態(tài)資源，以得到所述目標(biāo)網(wǎng)址對(duì)應(yīng)的第二分類信息的步驟包括：根據(jù)所述動(dòng)態(tài)資源構(gòu)建二進(jìn)制片段序列；將所述二進(jìn)制片段序列輸入所述二進(jìn)制分類模型，其中，所述二進(jìn)制分類模型用于根據(jù)所述二進(jìn)制片段序列確定所述第二分類信息。