[发明专利]一种网页后门的检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种网页后门的检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测的网页文件源代码；

利用预设的规则库对所述网页文件源代码进行特征匹配，得到主观特征向量；

对所述网页文件源代码的属性进行统计，得到客观特征值；

利用所述主观特征向量和所述客观特征值构建特征向量；

利用预先建立的分类模型对所述特征向量进行分类，分类结果指示了所述网页文件源代码中是否存在网页后门，所述分类模型是由预先获取的作为特征向量样本训练得到的，所述特征向量样本的数据结构与所述特征向量的数据结构相同。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述规则库包括多条规则，所述利用预设的规则库对所述网页文件源代码进行特征匹配，得到主观特征向量，包括：

分别利用所述规则库中的每条规则对所述网页文件源代码进行特征匹配；

记录每条规则的匹配结果，匹配结果由数值表示；

按照每条规则在所述规则库中的顺序对所述匹配结果进行排序，得到主观特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述客观特征值包括以下至少一种：

所述网页文件源代码的单词数，所述网页文件源代码的符号数，所述网页文件源代码的空白行数，所述网页文件源代码的压缩率，所述网页文件源代码的最长单词的字符数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述网页文件源代码的属性进行统计之前，该方法还包括：

对所述网页文件源代码进行分词处理。

5.根据权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述分类模型为随机森林模型。

6.一种网页后门的检测装置，其特征在于，包括：

源代码获取模块，用于获取待检测的网页文件源代码；

主观特征提取模块，用于利用预设的规则库对所述网页文件源代码进行特征匹配，得到主观特征向量；

客观特征提取模块，用于对所述网页文件源代码的属性进行统计，得到客观特征值；

特征向量构建模块，用于利用所述主观特征向量和所述客观特征值构建特征向量；

网页后门检测模块，用于利用预先建立的分类模型对所述特征向量进行分类，分类结果指示了所述网页文件源代码中是否存在网页后门，所述分类模型是由预先获取的作为特征向量样本训练得到的，所述特征向量样本的数据结构与所述特征向量的数据结构相同。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述规则库包括多条规则，所述主观特征提取模块用于：

分别利用所述规则库中的每条规则对所述网页文件源代码进行特征匹配；

记录每条规则的匹配结果，匹配结果由数值表示；

按照每条规则在所述规则库中的顺序对所述匹配结果进行排序，得到主观特征向量。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述客观特征值包括以下至少一种：

所述网页文件源代码的单词数，所述网页文件源代码的符号数，所述网页文件源代码的空白行数，所述网页文件源代码的压缩率，所述网页文件源代码的最长单词的字符数。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括分词处理模块，用于：

对所述网页文件源代码进行分词处理。

10.根据权利要求6～9任一项所述的装置，其特征在于，所述分类模型为随机森林模型。

11.一种网页后门的检测设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。