基于双层注意力机制的恶意URL检测

作者：赵云泽; 蒋牧秋; 董伟^*; 冯志

来源：网络安全与数据治理, 2023, 42(02): 3-8.

DOI：10.19358/j.issn.2097-1788.2023.02.001

• 恶意URL
• 注意力机制
• 网络安全
• 深度学习

随着信息化技术的不断发展,网络空间中存在的威胁也在不断变化。其中,基于恶意URL的攻击手段层出不穷。针对恶意URL识别与检测问题进行了深入探究,设计并实现了具有双层注意力机制的Bi-LSTM网络模型对恶意URL进行识别和检测,并将其命名为A2Bi-LSTM。该模型分别在字符级别及单词级别对恶意URL中包含的可疑内容进行注意力权值的计算,进一步提升了恶意URL的识别精度。实验结果表明,A2Bi-LSTM对恶意URL的识别准确率达到97%,相较于传统检测模型有着更好的检测效果,能够有效应对此类攻击威胁,有助于网络空间安全体系的构建。

• 单位
  哈尔滨工业大学; 经济管理学院