【摘 要】
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随着互联网技术的发展,电子计算机大大方便了我们的生活,但于此同时也带来了很多新的安全隐患。在Web安全领域,Http报文中的URL一直是黑客实施网络攻击的重要载体,黑客可以借助URL实施网站钓鱼、跨站脚本、SQL注入等攻击,这些试图攻击他人计算机的URL被称为恶意URL,恶意URL给个人、社会乃至国家造成了很严重的损失。因此,对URL进行有效的检测是十分有必要的,简单的黑名单等传统检测算法已难以应
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随着互联网技术的发展,电子计算机大大方便了我们的生活,但于此同时也带来了很多新的安全隐患。在Web安全领域,Http报文中的URL一直是黑客实施网络攻击的重要载体,黑客可以借助URL实施网站钓鱼、跨站脚本、SQL注入等攻击,这些试图攻击他人计算机的URL被称为恶意URL,恶意URL给个人、社会乃至国家造成了很严重的损失。因此,对URL进行有效的检测是十分有必要的,简单的黑名单等传统检测算法已难以应对日新月异的攻击方式。由于大数据的驱动和硬件计算性能的提升,将机器学习算法应用于URL检测成为一种可能。现有的机器学习检测算法往往使用单一模型,这种方式容易被攻击者绕过甚至击溃。本文致力于对恶意URL检测的关键技术进行研究,同时借鉴和吸收自然语言处理领域相关的研究成果,将其应用于恶意URL的检测研究中去。本文的主要工作和贡献可以归纳为:1.分别从真实的Web服务器和开源社区收集了大量数据集,并对原始数据进行清洗,均衡等数据处理操作。2.在经验特征和TF-IDF统计特征提取的基础上,研究并实现了三种基于传统机器学习的URL检测模型,分别是支持向量机、决策树和随机森林。3.按照特殊字符对URL进行单词级分词,并在此基础上使用Word2vec模型将单词映射到向量空间,实现对URL的向量化工作。随后分别使用LSTM-attention和Text CNN深度学习模型,完成对URL的检测任务。4.针对LSTM网络模型在处理较长URL攻击特征会遭到淡化的问题,在原有LSTM网络的基础上进行改进,形成了一种基于自主特征选择的长短时间记忆神经网络（Automatic Feature Select Long Short Term Memory,AFSLSTM）的URL检测模型,该模型能够自主提取与恶意URL分类任务最相关的特征,并通过对模型的训练和测试,证明该模型具有较高的检测准确率。5.通过对原始URL向量矩阵的平均池化,得到体现全局特征的URL特征向量,并使用一维CNN网络对该特征向量进行更高维的特征提取工作,形成了全局特征卷积神经网络（Global Feature Convolutional Neural Networks,GFCNN）。6.在AFSLSTM网络和GFCNN网络的基础上,提出了融合深度学习判决模型,并经过实验证明该模型能够实现对恶意URL更加有效的检测。
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