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基于多模态深度神经网络的Web网页攻击重定向混淆检测
1
作者
闫培玲
刘俊娟
高志宇
《吉林大学学报(理学版)》
2025年第6期1731-1736,共6页
针对恶意Web网页链接和插件通过不断混淆和变形附着在其他文件内,使传统检测方法难以实现精准检测的问题,提出一种基于多模态深度神经网络的Web网页攻击重定向混淆检测方法.首先,提取attribute类、keyword类、var类和word类Web网页攻击...
针对恶意Web网页链接和插件通过不断混淆和变形附着在其他文件内,使传统检测方法难以实现精准检测的问题,提出一种基于多模态深度神经网络的Web网页攻击重定向混淆检测方法.首先,提取attribute类、keyword类、var类和word类Web网页攻击的特征,并将其转换为8维敏感特征向量,计算其对应实数值.其次,将We b网页和实数值一起输入到多模态深度神经网络中进行训练.最后,通过Web页面分类器输出得到精准的攻击重定向混淆检测结果.实验结果表明,该方法的检测率约为98%,可在保证较高检测率的前提下实现对Web网页攻击重定向混淆的有效检测.
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关键词
多模态深度神经网络
Web网页攻击重定向混淆检测
TF-IDF算法
非线性激励单元
损失函数
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题名
基于多模态深度神经网络的Web网页攻击重定向混淆检测
1
作者
闫培玲
刘俊娟
高志宇
机构
河南中医药大学信息技术学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
2025年第6期1731-1736,共6页
基金
全国高等院校计算机基础教育研究会计算机基础教育教学研究项目(批准号:2023-AFCEC-243)
河南省高等学校重点科研项目(批准号:24A630021)
教育部产学合作协同育人项目(批准号:231100440174038).
文摘
针对恶意Web网页链接和插件通过不断混淆和变形附着在其他文件内,使传统检测方法难以实现精准检测的问题,提出一种基于多模态深度神经网络的Web网页攻击重定向混淆检测方法.首先,提取attribute类、keyword类、var类和word类Web网页攻击的特征,并将其转换为8维敏感特征向量,计算其对应实数值.其次,将We b网页和实数值一起输入到多模态深度神经网络中进行训练.最后,通过Web页面分类器输出得到精准的攻击重定向混淆检测结果.实验结果表明,该方法的检测率约为98%,可在保证较高检测率的前提下实现对Web网页攻击重定向混淆的有效检测.
关键词
多模态深度神经网络
Web网页攻击重定向混淆检测
TF-IDF算法
非线性激励单元
损失函数
Keywords
multimodal deep neural network
Web page attack redirection confusion detection
TF-IDF algorithm
nonlinear excitation unit
loss function
分类号
TP364 [自动化与计算机技术]
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作者
出处
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1
基于多模态深度神经网络的Web网页攻击重定向混淆检测
闫培玲
刘俊娟
高志宇
《吉林大学学报(理学版)》
2025
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