基于多尺度注意力特征融合的惡意URL檢測(cè)研究
電子測(cè)量技術(shù)
頁(yè)數(shù)： 9 2024-10-21
摘要： 針對(duì)當(dāng)前惡意URL檢測(cè)模型在處理復(fù)雜結(jié)構(gòu)和多樣化字符組合的URL時(shí)，存在特征提取單一和檢測(cè)精度不高的問題，提出了一種基于多尺度注意力特征融合的惡意URL檢測(cè)模型。首先，采用Character Embeddings和DistilBERT方法分別對(duì)字符和單詞進(jìn)行編碼，以捕獲URL字符串中字符級(jí)和詞級(jí)特征表示。其次，通過改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)提取不同尺度的字符結(jié)構(gòu)特征和詞級(jí)語(yǔ)義特... （共9頁(yè)）
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