基于Transformer的互联网暗链检测方法

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2022206

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基于Transformer的互联网暗链检测方法

更新时间：2024-06-05

- 基于Transformer的互联网暗链检测方法
- Telecommunications Science Vol. 38, Issue Z2, Pages: 241-247(2022)
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2022206
  CLC： TP393
- Published Online：2022-12，
  
  Published：30 December 2022
- 稿件说明：
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[J]. Telecommunications science, 2022, 38(Z2): 241-247.
DOI：

[J]. Telecommunications science, 2022, 38(Z2): 241-247. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2022206.

摘要

近年来，针对网站进行篡改的攻击数量逐年快速递增且形式愈发多样，其中暗链攻击尤为常见。提出了一种基于 URL 和深度学习中 Transformer 模型的互联网暗链检测方法。取用了 Transformer 模型的编码（encoder）模块，并对输入做了改进，增加了一个字符类型输入。经实践，在经过几十轮的迭代之后，最终的损失可以降到更低，说明元音字符、非元音字符、数字和符号的排列形式对于检测暗链有较大的作用。在不同模型的对比中，Transformer模型的精确率（precision）、召回率（recall）与F1值均优于ATT-Bi-LSTM模型和Bi-LSTM模型。

Abstract

关键词

Keywords

references

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