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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本申请涉及基于抽象语法树和深度学习的网站追踪防御系统和方法，该方法通过首次提出基于深度学习的方法来学习网站代码的结构，以检测网络追踪行为，相对于常用的过滤列表方法减少了对于人工工作的依赖，并且在新的网站追踪识别上具有更快的响应速度。利用抽象语法树对代码进行细粒度的分析，以识别出准确的追踪代码块，从而以最小的网站破坏来实现追踪代码的移除，能够有效减少网站追踪行为的同时，最大程度保证网站正常功能不被影响，优于传统的大部分基于统一资源定位符的追踪移除技术。
主权项：1.一种基于抽象语法树和深度学习的网站追踪防御系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于从代理服务器上获取网站资源数据并过滤得到待检测的JS代码文件；数据预处理模块，用于通过抽象语法树将所述JS代码文件转换为AST序列；网站追踪检测模块，用于将所述AST序列输入训练好的追踪检测模型，获得追踪检测结果；所述追踪检测模型为利用公开的网站追踪数据集基于双编码层的Transformer模型训练得到；网站追踪移除模块，用于根据所述追踪检测结果对被判定为追踪的所述AST序列进行追踪移除后重构得到无追踪JS代码文件并返回所述代理服务器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于抽象语法树和深度学习的网站追踪防御系统和方法
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