基于多尺度注意力特征融合的惡意URL檢測研究

摘要： 針對當(dāng)前惡意URL檢測模型在處理復(fù)雜結(jié)構(gòu)和多樣化字符組合的URL時，存在特征提取單一和檢測精度不高的問題，提出了一種基于多尺度注意力特征融合的惡意URL檢測模型。首先，采用Character Embeddings和DistilBERT方法分別對字符和單詞進行編碼，以捕獲URL字符串中字符級和詞級特征表示。其次，通過改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)提取不同尺度的字符結(jié)構(gòu)特征和詞級語義特... （共9頁）