[發明專利]一種網頁服務器指紋識別方法、裝置、設備和存儲介質在審
| 申請號: | 202310125944.0 | 申請日: | 2023-02-01 |
| 公開(公告)號: | CN116304901A | 公開(公告)日: | 2023-06-23 |
| 發明(設計)人: | 王廣清;方鐵城;劉穎;申彥龍;陳宇翀;白強;李昕;劉嫣 | 申請(專利權)人: | 北京市燃氣集團有限責任公司 |
| 主分類號: | G06F18/2413 | 分類號: | G06F18/2413;G06F18/213;H04L67/02;H04L69/22 |
| 代理公司: | 北京天方智力知識產權代理事務所(普通合伙) 11719 | 代理人: | 王海龍 |
| 地址: | 100035 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 網頁 服務器 指紋識別 方法 裝置 設備 存儲 介質 | ||
1.一種網頁服務器指紋識別方法,其特征在于,所述方法包括:
收集目標網頁服務器針對不同HTTP請求包返回的響應信息,并提取響應信息的關鍵特征;
利用KNN算法基于關鍵特征識別目標網頁服務器的類別,得到目標網頁服務器指紋的識別結果。
2.如權利要求1所述的一種網頁服務器指紋識別方法,其特征在于,所述收集目標網頁服務器針對不同HTTP請求包返回的響應信息,并提取響應信息的關鍵特征包括:
構建不同的HTTP請求包;
收集目標網頁服務器對不同的HTTP請求包返回的響應頭和響應體信息;
提取響應頭和響應體信息的關鍵特征并對關鍵特征量化,得到量化特征;
利用自編碼器對量化特征進行表征學習,得到關鍵特征。
3.如權利要求2所述的一種網頁服務器指紋識別方法,其特征在于,所述不同的HTTP請求包的構建方法包括:
通過HEAD/Http/1.0發送基本的Http請求;
通過DELETE/Http/1.0發送不被允許的Delete請求;
通過GET/Http/3.0發送非法版本的Http協議請求;
通過GET/JUNK/1.0發送不正確規格的Http協議請求;
通過HEAD/Http/1.0發送404請求。
4.如權利要求2所述的一種網頁服務器指紋識別方法,其特征在于,所述提取響應頭和響應體信息的關鍵特征并對關鍵特征量化,得到量化特征包括:
統計不同HTTP請求包目標網頁服務器返回的響應體信息中關鍵詞的比例,選擇與網頁服務器類別相關的關鍵詞,得到響應體特征;
統計不同HTTP請求包目標網頁服務器返回的響應頭信息包含的字段,排除與網頁服務器類別不相關的字段,得到響應頭特征;
將響應體特征與響應頭特征拼接,得到字段特征;
統計響應信息中響應體特征、響應頭特征和字段特征的出現頻次作為特征的權重值,得到量化特征。
5.如權利要求2所述的一種網頁服務器指紋識別方法,其特征在于,所述利用自編碼器對量化特征進行表征學習,得到關鍵特征包括:
利用編碼器對量化特征進行表征學習,獲取壓縮后的潛在空間指紋表征向量;
利用解碼器重構來自編碼器的潛在空間指紋表征向量,得到關鍵特征。
6.如權利要求5所述的一種網頁服務器指紋識別方法,其特征在于,所述編碼器和解碼器均采用六層的前饋神經網絡。
7.如權利要求1所述的一種網頁服務器指紋識別方法,其特征在于,所述利用KNN算法基于關鍵特征識別目標網頁服務器的類別,得到目標網頁服務器指紋的識別結果包括:
統計關鍵特征在已知網頁服務器鄰近特征空間范圍內網頁服務器類別的數量;
選擇網頁服務器類別數量最多的類別作為目標網頁服務器的類別,完成目標網頁服務指紋識別。
8.一種網頁服務器指紋識別裝置,其特征在于,所述裝置包括:
特征提取模塊:用于收集目標網頁服務器針對不同HTTP請求包返回的響應信息,并提取響應信息的關鍵特征;
指紋識別模塊:用于利用KNN算法基于關鍵特征識別目標網頁服務器的類別,得到目標網頁服務器指紋的識別結果。
9.一種電子設備,其特征在于,包括:
處理器、存儲器、與網關通信的接口;
存儲器用于存儲程序和數據,所述處理器調用存儲器存儲的程序,以執行權利要求1至7任一項所述的方法。
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包括程序,所述程序在被處理器執行時用于執行權利要求1至7任一項所述的方法。
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