一种融合恶意词典与Bert预训练模型的恶意URL检测方法

本发明涉及一种融合恶意词典与Bert预训练模型的恶意URL检测方法，属于信息安全技术领域。该方法包括：采集恶意词汇构建恶意词典，并获取URL页面文本信息，对其进行预处理后构建URL页面文本内容数据集；构建融合恶意词典与Bert预训练模型的文本内容检测网络，利用Bert预训练模型对文本进行特征提取，生成包含上下文信息的文本向量；通过恶意值计算模块得到文本序列的恶意权重向量，进而得到文本向量的恶意加权向量；将恶意加权向量经过多尺度卷积模块，提取不同尺度下的特征并生成多尺度特征向量，并计算恶意概率，从而检测恶意URL。本发明显著增强了恶意URL检测的精确度与稳定性，为信息安全提供了更强的防护。