一種基于深度學習模型優(yōu)化的XSS漏洞檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202010935454.3 申請日 -
公開（公告）號 CN111797407B 公開（公告）日 2021-05-07
申請公布號 CN111797407B 申請公布日 2021-05-07
分類號 G06F21/57;G06N3/04;G06N3/08 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 孟軍 申請（專利權）人 江蘇開博科技有限公司
代理機構 南京蘇創(chuàng)專利代理事務所（普通合伙） 代理人 張艷
地址 210042 江蘇省南京市玄武區(qū)玄武大道108號聚慧園2號樓2004室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于深度學習模型優(yōu)化的XSS漏洞檢測方法，包括以下步驟：步驟（1）：定義XSS攻擊向量語法和輸出點語境，構建基礎XSS攻擊向量指令表；步驟（2）：定義XSS攻擊向量變異規(guī)則，依此構建變異XSS攻擊向量指令表；步驟（3）：根據(jù)深度學習模型，優(yōu)化變異XSS攻擊向量指令表；步驟（4）：設計網(wǎng)絡爬蟲模塊，爬取Web頁面源碼，獲取所有URL；步驟（5）：根據(jù)URL找到攻擊向量注入點，注入優(yōu)化后的變異XSS攻擊向量，進行XSS漏洞檢測，最后分析頁面響應，判斷XSS漏洞是否存在。本發(fā)明縮短檢測XSS漏洞的檢測時間，提高XSS漏洞檢測精準度。