一种网络WEB页面异常检测方法与流程

技术特征：

1.一种网络WEB页面异常检测方法，其特征在于：提供WEB服务器、用户端、数据库及缓存模块，所述网络WEB页面异常检测方法包括以下步骤：

(一)：用户访问对应的网络WEB页面；

(二)：所述WEB服务器接收用户请求；

(三)：所述WEB服务器处理用户请求；

(四)：所述WEB服务器通过服务端语言获取所述数据库中的数据；

(五)：选取特定网页模板进行动态数据编译解析，得到网页的完整内容；

(六)：所述WEB服务器根据获得的完整的页面内容，通过正则表达式、WEB页面检测算法、神经网络检测算法及WEB页面敏感特征生成算法，检测页面是否有出现指定的内容片段，如果所述内容片段出现在该页面中，则执行步骤七，否则执行步骤八；

(七)：页面检测不通过，所述WEB服务器得到检测结果并拉取上一次数据完整的页面，发送信息告知开发人员修复问题，流程终止；

(八)：页面检测通过，页面数据完整，返回本次解析内容给所述用户端，流程终止；

其中，所述步骤七还包括：如果第一次访问页面就不正常，不正常页面将直接返回给所述用户端，反之，所述web服务器通过缓存模块存放一个内容正常的页面以防异常情况出现。

2.根据权利要求1所述的网络WEB页面异常检测方法，其特征在于：所述特定网页模板为文章列表页模板或者文章详情页模板，所述内容片段为文章列表和列表分页。

3.根据权利要求1所述的网络WEB页面异常检测方法，其特征在于：所述缓存模块为基于nginx的srcache缓存模块。

4.根据权利要求1所述的网络WEB页面异常检测方法，其特征在于：所述WEB服务器包括数据请求接收模块、数据发送模块、数据处理模块，所述步骤二、三、四及五的实现步骤包括：

S1:所述数据请求接收模块接收用户请求；

S2：所述数据请求接收模块将接收的数据发送给数据请求处理模块；

S3：所述数据处理模块根据请求的数据获取数据库中相应的数据；

S4:所述数据处理模块选取特定网页模板进行动态数据编译解析，得到网页的完整内容。

5.根据权利要求4所述的网络WEB页面异常检测方法，其特征在于：所述WEB服务器还包括页面内容检测模块，所述页面内容检测模块包括数据解析单元，所述步骤六的实现步骤包括：所述页面内容检测模块根据获取的完整的页面内容，通过正则表达式、WEB页面检测算法、神经网络检测算法及WEB页面敏感特征生成算法，检测页面是否有出现指定的内容片段，如果所述内容片段出现在该页面中，则执行步骤七，否则执行步骤八。

6.根据权利要求5所述的网络WEB页面异常检测方法，其特征在于：所述页面内容检测模块还包括神经网络检测单元、WEB页面敏感特征检测单元，所述步骤“所述页面内容检测模块根据获得的完整的页面内容，通过所述神经网络检测算法及WEB页面敏感特征生成算法，检测页面是否有出现指定的内容片段”的实现步骤包括：

所述数据解析单元解析所述WEB页面的文档对像模型和HTTP协议数据，所述WEB页面敏感特征检测单元根据所述WEB页面敏感特征生成算法对所述解析数据进行敏感特征检测，所述WEB页面敏感特征检测单元再将敏感特征检测结果发送给所述神经网络检测单元，所述神经网络检测单元根据所述神经网络检测算法对网络页面进行网络神经元异常检测。

7.根据权利要求5所述的网络WEB页面异常检测方法，其特征在于：所述页面内容检测模块还包括WEB页面攻击检测单元，所述步骤“所述页面内容检测模块根据获得的完整的页面内容，通过所述WEB页面检测算法，检测页面是否有出现指定的内容片段”的实现步骤包括：所述数据解析单元解析所述WEB页面的文档对像模型和HTTP协议数据，所述WEB页面攻击检测单元根据所述WEB页面检测算法对所述解析数据进行已经攻击特征检测。

8.根据权利要求6所述的网络WEB页面异常检测方法，其特征在于：所述WEB页面敏感特征生成算法配置有以下公式：

$f_{\left(x\right)}=\left\{\begin{array}{cc}(A_{null}+A_{real})/Alall& A_{null}+A_{real}\≥A_{local}\>0\\ 0& A_{all}\\ -A_{local}& A_{local}\>A_{null}+A_{real}\>0\end{array}\right.$

其中，A_all代表页面中链接对象的总数，A_null代表页面中空链接的个数，A_real代表页面中指向真实站点链接的个数，A_Local代表页面中指向本域的链接的个数,f_(x)为Web页面中链接对象的异常程度。

9.根据权利要求6所述的网络WEB页面异常检测方法，其特征在于：所述神经网络检测算法配置有以下公式：

$C_h=\sqrt{0.43C_i{C}_o+0.12C_o^2+2.54C_i+0.77C_o+0.35}+0.5$

所述神经网络检测算法将所述WEB页面设置为3层神经网络结构，所述神经网络结构包括输入层、输出层及隐藏层，所述输入层包含与敏感特征向量的维数相同的节点个数；所述输出层的节点个数为1，输出0至1之间的实数；

其中，C_h为隐藏层节点数，C_i为输入层节点数，C_o为输出层节点数。

10.根据权利要求7所述的网络WEB页面异常检测方法，其特征在于：所述WEB页面检测算法配置有以下公式：

I＝L∪H_k∪V_u

其中，I表示所有Web页面的集合，L表示正常Web页面的集合,H_k表示已知攻击的WEB页面的集合，V_u表示未知攻击的WEB页面的集合。