基于BiLSTM-Attention-CNN的XSS攻击检测方法.docx 立即下载
2024-12-05
约1.7千字
约2页
0
11KB
举报 版权申诉
预览加载中,请您耐心等待几秒...

基于BiLSTM-Attention-CNN的XSS攻击检测方法.docx

基于BiLSTM-Attention-CNN的XSS攻击检测方法.docx

预览

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

5 金币

下载文档

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

基于BiLSTM-Attention-CNN的XSS攻击检测方法
标题:基于BiLSTM-Attention-CNN的XSS攻击检测方法
摘要:
随着互联网的迅猛发展,XSS(跨站脚本)攻击问题成为了现代网络安全面临的严峻挑战之一。本文提出了一种基于BiLSTM-Attention-CNN的XSS攻击检测方法,通过综合运用BiLSTM网络、注意力机制和卷积神经网络,大幅提高了XSS攻击检测的准确性和效率。实验结果表明,该方法在XSS攻击检测方面具有较高的识别准确率和较低的误报率,可以有效应对现实世界中各种形式的XSS攻击。
1.引言
XSS攻击是一种常见的网络安全威胁,攻击者往目标网页中插入恶意的代码,当用户访问该页面时,恶意代码会被执行,从而导致被攻击网站的数据被窃取、篡改或者其他不良后果。传统的XSS攻击检测方法主要依赖于特征工程和规则的设计,但这些方法不够灵活和准确,难以应对新型的XSS攻击形式。因此,本文提出了一种基于BiLSTM-Attention-CNN的XSS攻击检测方法,以提高检测准确性和效率。
2.相关工作
在XSS攻击检测方面,已经有许多相关研究。其中,一些研究采用了机器学习的方法,如朴素贝叶斯分类器、支持向量机等,但这些方法往往需要手动提取特征,存在一定的局限性。近年来,深度学习的发展为XSS攻击检测提供了新的思路。本文将综合运用BiLSTM网络、注意力机制和卷积神经网络来提高XSS攻击检测的性能。
3.方法设计
3.1数据预处理
将XSS攻击样本和正常样本进行合并,并进行数据清洗、标记化和向量化处理。通过对文本进行分词、去停用词和词性标注,将文本转化成词向量表示,并将文本序列填充到相同长度,以便于输入模型。
3.2BiLSTM网络
BiLSTM(双向长短时记忆网络)是一种能够在处理序列数据时捕捉上下文相关性的神经网络。通过同时获取前向和后向的上下文信息,BiLSTM可以更好地理解文本的语义和结构。在该方法中,BiLSTM网络用于从文本序列中提取有用的特征。
3.3注意力机制
在文本序列中,每个词的重要性不同,有些词对判别XSS攻击可能更有帮助。为了捕捉这种重要性,本文引入了注意力机制。注意力机制能够计算每个词的权重,将更重要的词更加集中地表征到特征向量中。
3.4卷积神经网络
卷积神经网络(CNN)在文本分类任务中有着良好的性能,能够捕捉序列中的局部特征。通过卷积操作,CNN可以提取出文本中的重要特征,并通过池化操作进行下采样。在本文中,CNN用于进一步提取文本特征,增强XSS攻击检测的能力。
4.实验与评估
本文使用了多组开源数据集进行实验,包括包含XSS攻击样本和正常样本的数据集。实验结果表明,基于BiLSTM-Attention-CNN的XSS攻击检测方法相比传统方法具有更高的准确性和更低的误报率。该方法在不同规模的数据集上均取得了很好的性能。
5.结论
本文提出了一种基于BiLSTM-Attention-CNN的XSS攻击检测方法,能够更准确地检测XSS攻击,并且具有较低的误报率。该方法综合应用了BiLSTM网络、注意力机制和卷积神经网络,充分利用了深度学习的优势,能够有效应对新型的XSS攻击形式。未来研究可以进一步改进该方法,提高检测的实时性和鲁棒性。
参考文献:
[1]KimY.Convolutionalneuralnetworksforsentenceclassification[J].arXivpreprintarXiv:1408.5882,2014.
[2]XuJ,ZhangY,WuJ.BidirectionalLSTM-CRFmodelsforsequencetagging[J].arXivpreprintarXiv:1508.01991,2015.
[3]BahdanauD,ChoK,BengioY.Neuralmachinetranslationbyjointlylearningtoalignandtranslate[J].arXivpreprintarXiv:1409.0473,2014.
查看更多
单篇购买
VIP会员(1亿+VIP文档免费下)

扫码即表示接受《下载须知》

基于BiLSTM-Attention-CNN的XSS攻击检测方法

文档大小:11KB

限时特价:扫码查看

• 请登录后再进行扫码购买
• 使用微信/支付宝扫码注册及付费下载,详阅 用户协议 隐私政策
• 如已在其他页面进行付款,请刷新当前页面重试
• 付费购买成功后,此文档可永久免费下载
全场最划算
12个月
199.0
¥360.0
限时特惠
3个月
69.9
¥90.0
新人专享
1个月
19.9
¥30.0
24个月
398.0
¥720.0
6个月会员
139.9
¥180.0

6亿VIP文档任选,共次下载特权。

已优惠

微信/支付宝扫码完成支付,可开具发票

VIP尽享专属权益

VIP文档免费下载

赠送VIP文档免费下载次数

阅读免打扰

去除文档详情页间广告

专属身份标识

尊贵的VIP专属身份标识

高级客服

一对一高级客服服务

多端互通

电脑端/手机端权益通用