前端页面操作异常的识别方法、装置、设备及介质与流程

本申请属于互联网，具体涉及一种前端页面操作异常的识别方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、前端网页是指用户浏览器中运行和呈现的网页部分，前端网页可以根据用户所使用的设备和屏幕尺寸进行响应式设计和移动优化，并且不需要用户下载固定的应用程序，通过使用各种浏览器即可打开。前端网页逐渐成为用户使用和商家开发的主要选择，因此，及时发现前端网页异常，保证前端网页的正常运行至关重要。

2、目前，识别前端网页异常的方式，主要采用人工审计与依赖规则匹配。人工审计的方式费时费力，规则匹配的方式中预定义的规则一成不变，很容易被恶意用户破解并找到漏洞。因此，如何快读、准确地识别出前端页面异常是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本申请实施例的目的是提供一种前端页面操作异常的识别方法、装置、设备及介质，目的在于及时发现并解决前端网页的异常，提高前端网页的安全性。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种前端页面操作异常的识别方法，所述方法包括：

3、获取用户在前端页面的操作行为数据；

4、将所述操作行为数据输入至预先训练的深度学习模型，根据所述深度学习模型的输出结果，确定所述操作行为数据是否存在威胁，以及操作行为数据存在威胁的所属类型；其中，所述深度学习模型是通过预设数量的样本数据进行有监督训练得到的；

5、在所述输出结果为存在威胁的情况下，确定存在威胁的所属类型，并根据所述所属类型预先关联的防护措施进行防护处理。

6、第二方面，本申请实施例提供了一种前端页面操作异常的识别装置，所述装置包括：

7、操作行为获取模块，用于获取用户在前端页面的操作行为数据；

8、威胁确定模块，用于将所述操作行为数据输入至预先训练的深度学习模型，根据所述深度学习模型的输出结果，确定所述操作行为数据是否存在威胁，以及操作行为数据存在威胁的所属类型；其中，所述深度学习模型是通过预设数量的样本数据进行有监督训练得到的；

9、防护处理模块，用于在所述输出结果为存在威胁的情况下，确定存在威胁的所属类型，并根据所述所属类型预先关联的防护措施进行防护处理。

10、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

11、第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

12、第五方面，本申请实施例提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的方法。

13、在本申请实施例中，获取用户在前端页面的操作行为数据；将所述操作行为数据输入至预先训练的深度学习模型，根据所述深度学习模型的输出结果，确定所述操作行为数据是否存在威胁，以及操作行为数据存在威胁的所属类型；其中，所述深度学习模型是通过预设数量的样本数据进行有监督训练得到的；在所述输出结果为存在威胁的情况下，确定存在威胁的所属类型，并根据所述所属类型预先关联的防护措施进行防护处理。上述前端页面操作异常的识别方法装置，通过将用户的操作行为数据输入进深度学习模型，可以确定操作行为数据是否存在威胁以及存在威胁的所属类型，实现快速、精准地发现并解决前端网页的异常，提高前端网页的安全性。

技术特征：

1.一种前端页面操作异常的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的前端页面操作异常的识别方法，其特征在于，将所述操作行为数据输入至预先训练的深度学习模型，根据所述深度学习模型的输出结果，确定所述操作行为数据是否存在威胁，以及操作行为数据存在威胁的所属类型，包括：

3.根据权利要求1所述的前端页面操作异常的识别方法，其特征在于，将所述操作行为数据输入至预先训练的深度学习模型，根据所述深度学习模型的输出结果，确定所述操作行为数据是否存在威胁，以及操作行为数据存在威胁的所属类型，包括：

4.根据权利要求1所述的前端页面操作异常的识别方法，其特征在于，在将所述操作行为数据输入至预先训练的深度学习模型之前，所述方法还包括：

5.根据权利要求1所述的前端页面操作异常的识别方法，其特征在于，在将所述操作行为数据输入至预先训练的深度学习模型之前，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的前端页面操作异常的识别方法，其特征在于，在将所述操作行为数据输入至预先训练的深度学习模型之前，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的前端页面操作异常的识别方法，其特征在于，在所述输出结果为存在威胁的情况下，所述方法还包括：

8.一种前端页面操作异常的识别装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的前端页面操作异常的识别方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的前端页面操作异常的识别方法的步骤。

技术总结
本申请公开了一种前端页面操作异常的识别方法、装置、设备及介质，本申请属于互联网技术领域。该方法包括：获取用户在前端页面的操作行为数据；将所述操作行为数据输入至预先训练的深度学习模型，根据所述深度学习模型的输出结果，确定所述操作行为数据是否存在威胁，以及操作行为数据存在威胁的所属类型；在所述输出结果为存在威胁的情况下，确定存在威胁的所属类型，并根据所述所属类型预先关联的防护措施进行防护处理。本技术方案，通过将用户的操作行为数据输入进深度学习模型，可以确定操作行为数据是否存在威胁以及存在威胁的所属类型，实现快速、精准地发现并解决前端网页的异常，提高前端网页的安全性。

技术研发人员：周桂麟,徐治钦
受保护的技术使用者：广州三七极耀网络科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/11