一种基于自动特征抽取的恶意URL检测系统及其方法

本发明公开了一种基于自动特征抽取的恶意URL检测系统及其方法，涉及恶意URL检测领域，所述恶意URL检测系统包括：预处理模块，并行学习模块以及检测分类模块。所述预处理模块将网页URL作为输入，将预处理提取的URL结构化特征、网页文本内容和结构特征、以及图像特征分别转化成三个包含特征向量的数字矩阵；所述并行学习模块使用了三种独立的不同算法的深度学习网络，对三个所述数字矩阵进行处理，得到三个概率矩阵。所述检测分类模块通过将上述的三个概率矩阵输入到一个全连接网络进一步处理，给出最终的分类结果。本发明将文本和图像的深度学习模型与恶意URL检测相结合，综合提取了网页的各种信息，提高了该检测方法的适用范围和准确性。
上海交通大学
邹福泰 | 沈展 | 沈倩颖 | 马诗慧 | 吴越 | 齐开悦