[发明专利]一种基于机器学习的伪静态URL识别方法及系统在审
| 申请号： | 201710860953.9 | 申请日： | 2017-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN107741959A | 公开（公告）日： | 2018-02-27 |
| 发明（设计）人： | 于超 | 申请（专利权）人： | 北京知道未来信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙)11200 | 代理人： | 余长江 |
| 地址： | 100108 北京市朝阳区阜*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于机器学习的伪静态URL识别方法，其步骤包括收集具有静态特征的URL，生成静态URL字典；对已知的伪静态URL字典和前述静态URL字典中的URL进行向量化；通过分类算法对得到的向量化后的URL进行训练；需要识别的目标URL输入训练好的分类算法进行识别分类，判断其是否是伪静态URL。通过采用TF‑IDF等向量化算法对URL的伪静态特征进行加权，实现URL文本的向量化，从而进行分类算法的训练与识别。能够准确识别伪静态URL，通过将其应用于Web扫描产品的核心引擎部分，从而提升安全产品核心引擎的工作能力。同时提供对应该方法的系统，及包括上述该系统的Web漏洞扫描系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 静态 url 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的伪静态URL识别方法，其步骤包括：收集具有静态特征的URL，生成静态URL字典；对已知的伪静态URL字典和前述静态URL字典中的URL进行向量化；通过分类算法对得到的向量化后的URL进行训练；将需要识别的目标URL输入训练好的分类算法进行识别分类，判断其是否是伪静态URL。
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