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基于迁移学习的站间XSS入侵检测方法
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作者 吴亚玲 张震 +2 位作者 李婷妤 刘芳 李智勇 《科技资讯》 2023年第19期39-42,共4页
传统的朴素贝叶斯进行XSS入侵检测时,要求测试数据集和训练数据集来自同一个领域,训练数据集不足时限制了XSS入侵检测的领域。针对上述问题,该文基于迁移学习的思想,提出了基于迁移学习的站间XSS入侵检测方法,解决了站内训练数据不足的... 传统的朴素贝叶斯进行XSS入侵检测时,要求测试数据集和训练数据集来自同一个领域,训练数据集不足时限制了XSS入侵检测的领域。针对上述问题,该文基于迁移学习的思想,提出了基于迁移学习的站间XSS入侵检测方法,解决了站内训练数据不足的问题。首先通过欧氏距离计算属性之间的相似度,其次引入万有引力机制计算不同属性的权重,最后使用迁移学习改进的MLWNB算法给加权之后的特征向量分类。实验表明:该方法能有效解决数据集选择范围小的问题,在保证该方法广泛使用的同时提高XSS入侵分类的精确度。 展开更多
关键词 迁移学习 xss入侵检测 相似性度量 朴素贝叶斯
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