52、基于深度学习与机器学习的网络安全检测技术研究

基于深度学习与机器学习的网络安全检测技术研究

1. 引言

在当今数字化时代，网络安全问题愈发凸显。一方面，钓鱼网站的泛滥严重威胁着用户的信息安全；另一方面，随着自动驾驶汽车的发展，其网络安全也面临着诸多挑战。传统的检测方法在面对复杂多变的网络威胁时，往往显得力不从心。因此，利用深度学习和机器学习技术来提高检测的准确性和效率成为了研究的热点。

2. 钓鱼网站检测的深度学习方法

2.1 现有深度学习模型分类

基于深度学习的钓鱼网站检测模型可分为两类：
- 单一深度学习模型 ：仅使用一种深度学习技术作为特征提取器和/或分类器来检测恶意网站。
- 集成深度学习模型 ：将多种深度学习算法组合，一个分类器的输出作为下一个分类器的输入。本文所指的集成是指卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）的组合。

2.2 CNN的局限性与改进思路

CNN在网络安全的各个领域都有应用，包括钓鱼检测，但主要用于恶意URL的识别和预测。然而，CNN作为独立分类器存在局限性，例如它更适合提取空间特征表示，而在处理URL或网页内容的时间特征表示方面表现不佳，缺乏学习上下文信息的能力，导致检测准确性有限。因此，可以将CNN与其他深度学习技术集成，以提高整体检测准确性。

2.3 相关研究案例

• 双CNN集成模型 ：Al - Ahmadi和Alharbi提出了一个由两个CNN组成的集成模型，用于区分恶意和良性网站。第一个CNN从网页URL中提取文本特