一种基于深度学习的智能爬虫识别方法及系统

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一种基于深度学习的智能爬虫识别方法及系统
申请号:CN202510097151
申请日期:2025-01-22
公开号:CN119995963A
公开日期:2025-05-13
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的智能爬虫识别方法及系统,属于计算机及人工智能技术领域,该方法的实现包括数据收集与预处理,深度学习模型选择与训练,实时监测与检测,系统集成与性能优化;数据收集与预处理,收集数据并将收集到的数据进行清洗和降噪,特征提取及特征转换;深度学习模型选择与训练,根据数据的类型选择不同的模型或选择混合模型;实时监测与检测,训练好的模型部署到实际网络环境中后进行实时监测与检测,监控访问请求的IP地址,特别是发现大量来自同一IP地址或IP地址范围的请求,则暗示着爬虫行动。本发明能够区分正常用户和爬虫,帮助网站和服务提供商有效地防范恶意爬虫,并保护其数据和资源免受不良影响。
技术关键词
爬虫识别方法 深度学习模型 分布式系统架构 机器可读程序 网络流量数据 网络请求数据 词嵌入方法 时间序列特征 递归神经网络 识别爬虫 正则化技术 数据收集器 异常数据点 网络抓包 计算机 平滑技术 词袋模型 人工智能技术
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