Word2Vec+CNN+tensorflow实现恶意网页链接的检测

一、综述

恶意网页链接的检测方案有很多

例如http://fsecurify.com/using-machine-learning-detect-malicious-urls/

该文使用了机器学习逻辑回归算法

但是该算法存在一些问题，一个是用TFIDF方法来获取词频，该方法的缺陷就是只能获取单词在整段文字的词频信息，

没办法获取上下文语境的信息

本文从自然语言的角度解析URL链接，恶意链接与文本恰有一些相似之处，所以尝试了自然语言处理的

方法来检测网页

本文将会简单介绍一些算法

二、算法介绍

1）典型的利用CNN进行文本分类的思路

卷积神经网络用于NLP的检测已经有很多实践以及论文支持，

比如http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/

利用CNN横向连接实现文本情感分析，本博文也是基于该原理，实现恶意网页检测。

第一层进行一层低维词嵌入，把单词句子表示成向量形式，比较常用的词嵌入手段是word2vec,

第二层在词向量上进行卷积操作，可以多次使用不同尺寸的filter, 这样每次划过的单词数量就不同，

可以利用该特性自动抽取到上下文之间的关系特征。

第三层进行max-pooling。

2）重新思考URL检测问题

从文本分类上获得启发，能否借鉴它的这种想法，利用到URL上来？

博主把借鉴了这套网络，把它迁到url上来，对URL结构进行了分析。

这里以一条链接举例说明url的低维嵌入方法，请看

https://q.taobao.com/?spm=a21bo.50862.201859.7.spjPF3

一般url