一种基于多维特征融合和时间优化的注入攻击检测方法

本发明涉及网络安全技术领域，具体涉及一种基于多维特征融合和时间优化的注入攻击检测方法。所述检测方法包括：通过双通道输入方式获取HTTP请求的字符级特征和子词级特征；利用预训练模型提取所述特征的多层语义信息；通过多维特征融合模块对不同层级的特征进行融合处理；利用自适应特征注意力模块对融合后的特征进行权重优化；应用多尺度空洞池化模块提取多尺度特征；以及基于神经架构搜索对模型结构进行时间优化。本发明能够有效提高Web应用防火墙对SQL注入、XSS注入及RCE注入等攻击的检测准确率，同时保证模型的实时性能，适用于高并发Web应用环境中的安全防护。