澳门人威尼斯3966基于深度学习的网站指纹识别方法与制作流程5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网站指纹识别方法，其特征在于，所述步骤 D具体是：将网站指纹分类的图像数据每种取几千张分类图片，利用步骤B以及步骤C的 数据预处理方法转换为图像数组数据，输入至CNN模型，进行模型的训练并进行函数调
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一 个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将 说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员 可以理解的其他实施方式。
此外，由于目标网站作者的防范意识，其对于网站关键特征点的改动也难以防范。一 旦网站作者对目标网站规则特征点进行改动，基于规则匹配的指纹检测手段将会误报， 严重影响检测结果。
作为本技术的进一步技术方案：所述步骤E具体是：将目标网站的图像经过步骤A至步骤 C获取并处理，将处理后的图像数据输入至网站指纹识别模型，输出目标网站的指纹类
与现有技术相比，本技术的有益效果是：1、无需进行大量规则匹配，检测效率高。2、 模型训练后可复用，维护人工成本低。3澳门人威尼斯3966、检测灵活性高，误报低4、专业人员水平要求 低5澳门人威尼斯、模型可移植性强。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的网站指纹识别方法，其特征在于澳门人威尼斯，所述步骤 A具体是：利用网页解析和渲染技术对要进行指纹识别的目标网站进行截图，获取目标页
7.根据权利要求1-6任一所述的一种基于深度学习的网站指纹识别方法，其特征在于澳门人威尼斯，所 述步骤E具体是：将目标网站的图像经过步骤A至步骤C获取并处理，将处理后的图像数
作为本技术的进一步技术方案：所述步骤D具体是：将网站指纹分类的图像数据每种取几 千张分类图片，利用步骤B以及步骤C的数据预处理方法转换为图像数组数据，输入至 CNN模型，进行模型的训练并进行函数调优、参数调优，直至训练出效果最佳的网站指
型的训练并进行函数调优、参数调优，直至训练出效果最佳的网站指纹识别模型。该模 型可以输入处理后的网站图像输出网站指纹。
利用图像处理算法澳门人威尼斯官网，首先对图片进行几何变化，确保目标图像的形态准确性，其次对目 标图像进行二值化处理澳门人威尼斯，利用算法确定图像二值化阈值，然后对图像进行平滑处理，模 糊图像澳门人威尼斯，最后利用特征提取算法对图像进行特征提取澳门人威尼斯官网，将图片中的关键特征点提取出 来澳门人威尼斯官网。
在第二步中，需要利用图像处理算法，首先对图片进行几何变化澳门人威尼斯3966，确保目标图像的形态 准确性，其次对目标图像进行二值化处理，利用算法确定图像二值化阈值，然后对图像 进行平滑处理，模糊图像。最后利用特征提取算法对图像进行特征提取，将图片中的关 键特征点提取出来。
在第三步中，需要构建降噪模型澳门人威尼斯官网，将图像数据转变为降噪数据。针对第二步特征提取后 的图像，需要将图像数据转换为深度学习模型可学习的数组数据并进行数据预处理。将
对于本领域技术人员而言，显然本技术不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离 本技术的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本技术。因此，无论从 哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的澳门人威尼斯3966，而且是非限制性的，本技术的范围由所附 权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的 所有变化囊括在本技术内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要 求澳门人威尼斯。
在第五步中，将目标网站的图像经过第一至三步获取并处理，将处理后的图像数据输入 至网站指纹识别模型，输出目标网站的指纹类型。
本方案提出了一种基于深度学习的网站指纹识别技术方案澳门人威尼斯，该方案将目标网站的页面图 片信息截取，利用图像特征提取技术对图像进行预处理，然后将图像利用深度学习模型 进行识别，输入目标网站的指纹类型。该方案完全脱离了基于规则匹配的传统网站指纹 识别方法，无需对大量指纹规则一一校验澳门人威尼斯，无需大量网站发包请求，具有检测速度快， 精度高，成本低等特点。
化，确保目标图像的形态准确性，其次对目标图像进行二值化处理，利用算法确定图像 二值化阈值，然后对图像进行平滑处理，模糊图像，最后利用特征提取算法对图像进行 特征提取，将图片中的关键特征点提取出来。
议内容ຫໍສະໝຸດ Baidu网站错误页面内容等信息，利用规则匹配判断某种指纹的关键特征是否存在于 上述信息中，并最终返回检测结果。
因此，网站的指纹检测需要提取多处关键位置信息，并遍历数万条指纹规则，依照规则 对信息进行匹配，才能从数千种网站指纹类型中准确的判断出目标网站的指纹类型。随 着现在网站指纹的不断更新以及新型类型不断增加澳门人威尼斯官网，传统网站识别缺点日渐突出。一方 面，网站的指纹识别规则难以维护，需要随着互联网网站的不断更新而更新以及修改指 纹识别规则，极其浪费人力资源成本，而且还可能存在遗漏、错写规则等问题，识别效 果日渐衰退。另一方面，随着网站指纹的种类不断增加，指纹规则同样日趋增多，单次 扫描目标所需要进行的指纹规则匹配次数也随之不断增多，使得网站指纹识别的效率越 来越差。
根据构造含有规则的请求参数向web应用服务器发送请求澳门人威尼斯官网，服务器会根据的请求返回相应 的响应结果，如响应状态码澳门人威尼斯、错误页面、响应内容、headers信等内容。
ECN(R=Y%DF=Y%T=3B-45%TG=40%W=3908%O=M548NNSNW7%CC=Y%Q=)，规则是 根据不同的漏洞、不同的应用场景安全专家进行构建的。每项规则的值都是 K-V 形式，K 是规则相关参所的名字，而V 具体规每个规则参数对应的值澳门人威尼斯官网。
本技术介绍了一种基于深度学习的网站指纹识别方法，包含以下步骤：A、利用网页解析和 渲染技术获取网站页面图片；B、提取图片特征，对图片进行预处理；C、构建降噪模型， 对页面图片数据进行降噪；D、构建深度学习模型，对页面图片进行指纹识别；E、将模型 输出转化为对应的指纹类型，输出指纹分类，本技术的有益效果是：1、无需进行大量规则 匹配澳门人威尼斯官网，检测效率高。2、模型训练后可复用，维护人工成本低。3、检测灵活性高，误报低 4澳门人威尼斯官网、专业人员水平要求低5、模型可移植性强。
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描 述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本 技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本技术保护的范围。