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龙图腾网获悉天翼云科技有限公司申请的专利一种网页篡改监测方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119814351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411706702.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种网页篡改监测方法、装置、设备及介质是由李思蓝;陈雪君设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网页篡改监测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种网页篡改监测方法、装置、设备及介质。本方法包括：获取Web服务端返回给浏览器的响应体和所述响应体对应的网页请求；对所述网页请求进行分类，确定所述网页请求的请求类别；针对所述请求类别为异步AJAX请求的第一网页请求，基于所述第一网页请求对应的响应体，识别字段数据篡改行为，得到第一网页篡改结果；针对所述请求类别为同步HTTP请求的第二网页请求，调用深度学习模型对所述第二网页请求对应的响应体中不同类型的资源进行篡改监测，得到第二网页篡改结果。通过本发明实施例的方法，能够兼容静态和动态网页的篡改行为监测场景，提高网页篡改监测的灵活度和监测效率。

本发明授权一种网页篡改监测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种网页篡改监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取Web服务端返回给浏览器的响应体和所述响应体对应的网页请求； 对所述网页请求进行分类，确定所述网页请求的请求类别； 针对所述请求类别为异步AJAX请求的第一网页请求，基于所述第一网页请求对应的响应体，识别字段数据篡改行为，得到第一网页篡改结果； 针对所述请求类别为同步HTTP请求的第二网页请求，调用深度学习模型对所述第二网页请求对应的响应体中不同类型的资源进行篡改监测，得到第二网页篡改结果； 所述基于所述第一网页请求对应的响应体，识别字段数据篡改行为，得到第一网页篡改结果，包括： 从所述第一网页请求对应的响应体中提取出特定字段信息； 对所述特定字段信息进行数据乱码检测，得到乱码检测结果； 对所述特定字段信息进行数值范围异常检测，得到范围异常检测结果； 基于所述乱码检测结果和所述范围异常检测结果，得到所述第一网页篡改结果； 所述不同类型的资源至少包括：不同类型的文本资源；所述深度学习模型至少包括：不同类型的文本资源各自对应的文本监测模型；所述调用深度学习模型对所述第二网页请求对应的响应体中不同类型的资源进行篡改监测，得到第二网页篡改结果，包括： 按照所述第二网页请求对应的响应体的标签和或属性，从所述第二网页请求对应的响应体中提取出不同类型的当前文本资源； 获取所述第二网页请求的前一次第二网页请求对应的响应体中的不同类型的前一次文本资源； 调用所述不同类型的文本资源各自对应的文本监测模型，对不同类型的当前文本资源和不同类型的前一次文本资源进行篡改监测，得到不同类型的文本资源各自对应的篡改结果； 至少基于不同类型的文本资源各自对应的篡改结果，得到所述第二网页篡改结果； 所述调用所述不同类型的文本资源各自对应的文本监测模型，对不同类型的当前文本资源和不同类型的前一次文本资源进行篡改监测，得到不同类型的文本资源各自对应的篡改结果，包括： 分别将不同类型的当前文本资源和不同类型的前一次文本资源输入不同类型的文本资源各自对应的文本监测模型；所述不同类型的文本资源各自对应的文本监测模型是分别基于正常响应的响应体中不同类型的文本资源和篡改后的响应体中不同类型的文本资源训练得到的；所述文本监测模型至少包括：第一卷积池化层、第二卷积池化层、全连接层、sigmoid层和二分类器；所述第一卷积池化层和所述第二卷积池化层共享权重； 通过所述不同类型的文本资源各自对应的文本监测模型，分别对不同类型的当前文本资源和不同类型的前一次文本资源进行文本向量化，得到当前文本资源对应的第一数值向量和前一次文本资源对应的第二数值向量； 通过所述第一卷积池化层对所述第一数值向量进行特征提取和压缩整合，得到第一特征信息；通过所述第二卷积池化层对第二数值向量进行特征提取和压缩整合，得到第二特征信息； 对所述第一特征信息和所述第二特征信息进行特征融合，得到融合特征； 将所述融合特征依次输入所述全连接层、所述sigmoid层和所述二分类器，得到篡改结果。

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