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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：本发明涉及一种基于注意力机制的双卷积通道的web命令注入攻击检测方法。本发明使用深度学习技术，提出了一种新的web命令注入攻击检测模型。通过结合web命令注入攻击的相关特征，使用双CNN卷积通道进行混合特征提取，使用BILSTM网络对提取到的语句序列特征进行双向识别，再结合注意力机制对关键字特征进行权重分配。本发明在数据集上进行训练与测试，与当前领域其他检测方法进行对比。实验结果表明，与其他传统检测相比，本发明可以更有效地识别web命令注入攻击。
主权项：1.基于注意力机制双卷积通道的web命令注入攻击检测方法，该方法包括以下步骤：步骤1：将web命令注入攻击流量进行预处理，包括数据提取、清洗、分词。步骤2：将预处理后的web命令注入攻击数据放入并行双卷积通道中进行特征提取，并将每个卷积通道生成的特征向量进行最大池化，在此之后拼接形成全局特征向量。步骤3：将融合后的全局特征向量放入BILSTM网络中进行上下文隐藏状态计算。步骤4：将得到的上下文隐藏状态放入注意力机制层中计算权重与文本特征，使用分类器获得分类标签。步骤5：使用损失函数优化模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于注意力机制双卷积通道的web命令注入攻击检测方法
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