[发明专利]应用访问请求的识别方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种应用访问请求的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

接收分布式消息系统从消息队列中分发的请求识别消息；所述请求识别消息携带有待识别的应用访问请求；所述应用访问请求为目标应用程序的网络接口接收到的访问请求；

将所述应用访问请求与历史请求数据库中的历史访问请求进行对比；

在所述应用访问请求与所述历史请求数据库中的每一所述历史访问请求不匹配的情况下，将所述应用访问请求输入至预训练的注入攻击识别模型，得到所述应用访问请求对应的注入攻击识别结果；

返回携带有所述应用访问请求对应的注入攻击识别结果的识别结果消息至所述消息队列；所述识别结果消息用于表征所述目标应用程序是否受到注入攻击。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预训练的注入攻击识别模型包括输入层、特征提取层、全连接层和激活函数层，所述将所述应用访问请求输入至预训练的注入攻击识别模型，得到所述应用访问请求对应的注入攻击识别结果，包括：

通过所述输入层，接收所述应用访问请求；

通过所述特征提取层，对所述应用访问请求进行特征提取处理，得到特征提取结果；

通过所述全连接层，对所述特征提取结果进行分类处理，得到特征分类结果；

通过所述激活函数层，将所述特征分类结果映射为所述应用访问请求对应的注入攻击识别结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征提取层包括卷积层、激活层、池化层和循环神经网络层，所述通过所述特征提取层，对所述应用访问请求进行特征提取，得到特征提取结果，包括：

通过所述特征提取层的卷积层，对所述应用访问请求进行数据特征提取，得到数据特征提取后的数据特征结果；

通过所述特征提取层的激活层中的激活函数，对所述数据特征结果进行数据激活处理，得到数据激活后的数据特征结果；

通过所述特征提取层的池化层，对所述激活后的数据特征结果进行数据池化处理，得到数据池化后的数据特征结果；

通过所述特征提取层的循环神经网络层，对所述池化后的数据特征结果进行数据特征学习，得到数据特征学习后的数据特征结果；

将所述数据池化后的数据特征结果和所述数据特征学习后的数据特征结果进行数据特征融合，得到数据特征融合后的数据特征结果；

将所述数据特征融合后的数据特征结果作为特征提取结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述应用访问请求输入至预训练的注入攻击识别模型，得到所述应用访问请求对应的注入攻击识别结果的步骤之后，所述方法还包括：

将所述应用访问请求及所述应用访问请求对应的注入攻击识别结果存储至所述历史请求数据库。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述应用访问请求与历史请求数据库中的历史访问请求进行对比的步骤之后，所述方法还包括：

在所述应用访问请求与所述历史请求数据库中的历史访问请求匹配的情况下，获取所述历史访问请求对应的注入攻击识别结果；

将所述历史访问请求对应的注入攻击识别结果作为所述应用访问请求对应的注入攻击识别结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史请求数据库包括同步请求数据库和异常请求数据库，所述同步请求数据库存储所述目标应用程序的网络接口接收到的每一历史访问请求及所述历史访问请求对应的识别结果，所述异常请求数据库存储识别结果为异常的历史访问请求，所述将所述应用访问请求与历史请求数据库中的历史访问请求进行对比，包括：

将所述应用访问请求与所述同步请求数据库中的历史访问请求进行对比；

在所述应用访问请求与所述同步请求数据库中的每一所述历史访问请求不匹配的情况下，将所述应用访问请求与所述异常请求数据库中的每一所述历史访问请求进行对比；

在所述应用访问请求与所述异常请求数据库中的每一所述历史访问请求都不匹配的情况下，确定所述应用访问请求与所述历史请求数据库中的每一所述历史访问请求不匹配。