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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利基于深度学习集成模型与AdaBoost的XSS攻击检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119577782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411658062.1，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权基于深度学习集成模型与AdaBoost的XSS攻击检测方法是由刘意先;王璐;代宇鹏;倪烽;要志伟;姜丰;王豪;吴一凡设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习集成模型与AdaBoost的XSS攻击检测方法在说明书摘要公布了：基于深度学习集成模型与AdaBoost的XSS攻击检测方法，包括以下步骤：步骤1，预处理；步骤2，构建深度学习集成模型；步骤3，用步骤2构建的深度学习集成模型进行检测；AdaBoost能够显著增强深度学习模型的分类能力，准确率达到99.49%，可更好的防御XSS攻击。

本发明授权基于深度学习集成模型与AdaBoost的XSS攻击检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习集成模型与AdaBoost的XSS攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，预处理 数据收集，用网络爬虫技术抓取其中的恶意样本作为正样本，以DMOZ数据库中的正常样本作为负样本； 数据处理，使用Word2Vec模型对词汇进行训练，得到词向量，通过tsne降维可视化，取前100个从128维降到2维并绘图表示； 对所有的正样本和负样本进行数据范化处理，去除url中的host、path信息，仅保留恶意攻击payload的部分，并将链接替换为http:u，以上数据url编码后保存在csv文件中； 将所有正样本和负样本进行分词操作，不同于普通语句文本，正样本、负样本包括html标签、函数体、参数名编程语言，所以需要指定特殊的分词规则，以下规则将会被视作一个单词，使用单引号划分： 1httphttps链接 2html标签script 3html标签开头h1 4参数名topic＝ 5函数体alert 6字符数字组成的混合字符串； 通过建立好的词向量模型，即可用空间向量表示一个文本； 步骤2，构建深度学习集成模型，具体做法是： CNN-LSTM模型：首先使用Conv1d进行提取特征，ReLU激活和MaxPool1d降维；随后将卷积后的输出传入LSTM层，捕捉时间序列依赖；最后通过全连接层输出分类结果； Transformer模型：首先将CNN-LSTM模型的输出结果作为输入，转化为高维词向量表示；随后将高维词向量通过嵌入层生成嵌入向量，并为此嵌入向量添加位置编码；接着构建自注意力机制，即计算输入序列中每个位置的注意力权重，并通过多个头来并行处理信息；然后将多层自注意力编码器堆叠，处理嵌入向量的依赖关系；最后将经过以上步骤处理后的嵌入向量通过全连接层进行映射，得到最终的分类结果； 集成模型：首先将CNN-LSTM模型和Transformer模型的输出拼接，对CNN-LSTM模型和Transformer模型进行训练；然后通过全连接层进行分类预测； 特征提取：通过定义好的特征提取函数提取训练完成的集成模型中数据的特征和标签； AdaBoost分类器：首先使用提取的特征和标签，训练AdaBoost分类器，然后通过AdaBoost对提取的数据特征进行进一步的分类和预测； 步骤3，用步骤2构建的深度学习集成模型对所有的正样本和负样本进行检测，验证模型的准确率和性能。

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