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基于贝叶斯网络的XSS攻击检测方法 被引量：10
1
作者 王培超 周鋆 +1 位作者 朱承 张维明 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期166-172,共7页
跨站脚本(XSS)攻击是最严重的网络攻击之一.传统的XSS检测方法主要从漏洞本身入手,多依赖于静态分析和动态分析,在多样化的攻击载荷(payload)面前显得力不从心.为此提出一种基于贝叶斯网络的XSS攻击检测方法,通过领域知识获取该网络中... 跨站脚本(XSS)攻击是最严重的网络攻击之一.传统的XSS检测方法主要从漏洞本身入手,多依赖于静态分析和动态分析,在多样化的攻击载荷(payload)面前显得力不从心.为此提出一种基于贝叶斯网络的XSS攻击检测方法,通过领域知识获取该网络中的节点.利用领域知识构建的本体为贝叶斯网络的构建提供良好的特征选择基础,并从中提取了17个特征,同时从公开渠道搜集的恶意IP和恶意域名为该模型及时检测新型攻击补充有力规则.为验证所提方法的有效性,在实际收集的XSS攻击数据集上进行实验,结果表明,在面对多样化的攻击时,该方法可以保持90%以上的检测准确率. 展开更多
关键词 跨站脚本(XSS)攻击检测 贝叶斯网络 领域知识 恶意ip 恶意域名
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深度学习在恶意IP识别中的应用
2
作者 林峰 《福建电脑》 2024年第6期59-63,共5页
为了加强网络安全防御能力,可以应用深度学习技术来提高对恶意IP的识别准确率。本文介绍了如何应用深度学习中的前馈神经网络来构建恶意IP识别模型。实证分析的结果显示,基于深度学习技术的恶意IP识别模型表现出了更高的准确率和实时性... 为了加强网络安全防御能力,可以应用深度学习技术来提高对恶意IP的识别准确率。本文介绍了如何应用深度学习中的前馈神经网络来构建恶意IP识别模型。实证分析的结果显示,基于深度学习技术的恶意IP识别模型表现出了更高的准确率和实时性,为网络安全领域提供了一种有效的恶意IP识别解决方案。 展开更多
关键词 恶意ip识别 深度学习 网络安全 前馈神经网络
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