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基于深度学习的网页篡改远程检测研究 被引量：6
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作者 印杰 蒋宇翔 +2 位作者 牛博威 严梓宸 郭延文 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期49-54,共6页
为了更为精确和全面地对网页篡改攻击进行远程检测,基于语料库建设和深度学习方法改进了检测过程。大规模获取了可能被篡改攻击的网页,并基于语料库建设方法,人工建立了网页篡改数据库。基于深度神经网络,提出了融合文本特征、结构特征... 为了更为精确和全面地对网页篡改攻击进行远程检测,基于语料库建设和深度学习方法改进了检测过程。大规模获取了可能被篡改攻击的网页,并基于语料库建设方法,人工建立了网页篡改数据库。基于深度神经网络,提出了融合文本特征、结构特征和网络特征的自动检测算法。该文提出的方法可以判断网页是否被篡改和被篡改的类型。经过实验,该文提出的方法在测试数据集上的精确率、召回率和F值分别为为95.6%、96.7%和96.1%,显著超过基准方法。 展开更多
关键词 网页篡改 暗链检测 深度学习 神经网络 网络表示学习
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