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摘要：本申请提供一种恶意请求检测模型的训练方法、恶意请求识别方法及设备，在恶意请求检测模型的训练方法中，电子设备通过获取恶意样本请求以及非恶意样本请求，对恶意样本请求中的请求路径以及请求参数进行批注，生成批注后的恶意样本请求，通过批注后的恶意样本请求和非恶意样本请求对神经网络模型进行训练，得到恶意请求检测模型。在本技术方案中，训练得到恶意请求检测模型具有分析能力和学习能力，可以有效识别变种攻击或新型攻击，提高了识别的准确率。
主权项：1.一种恶意请求检测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取初始恶意样本请求以及初始非恶意样本请求，对所述初始恶意样本请求以及所述初始非恶意样本请求进行格式化处理，只保留所述初始恶意样本请求以及所述初始非恶意样本请求中的请求路径以及请求参数部分，将其他的冗余数据删除，获取恶意样本请求以及非恶意样本请求；对所述恶意样本请求中的请求路径以及请求参数进行批注，生成批注后的恶意样本请求；通过所述批注后的恶意样本请求和所述非恶意样本请求对神经网络模型进行训练，得到恶意请求检测模型；所述对所述恶意样本请求中的请求路径以及请求参数进行批注，生成批注后的恶意样本请求，包括：将所述恶意样本请求中的请求路径进行解码，并将解码后得到的字符串的大写字符转换为小写，生成第一恶意样本请求；通过第二预设字符将所述第一恶意样本请求中各子参数进行分割，并将分割后的各子参数之间通过第三字符进行连接，生成第二恶意样本请求；对所述第二恶意样本请求中处理后的请求路径以及所述各子参数进行批注，生成所述批注后的恶意样本请求。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业银行股份有限公司 恶意请求检测模型的训练方法、恶意请求识别方法及设备
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