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
系统为您推荐了相关专利信息
风场
风速
功率预测方法
训练深度学习模型
异常数据
风险评估模型
审计方法
Boosting算法
大数据
深度学习优化
轮廓系数
入侵检测方法
分析网络流量
多尺度特征提取
聚类
OFDM通信系统
干扰检测方法
长短期记忆网络
信号
强化学习算法