【摘 要】
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随着通讯技术和互联网的发展,Web服务得到了愈发广泛的应用。然而,针对Web应用的攻击技术也随之不断升级。对于提供Web服务的单位或组织而言,Web攻击严重威胁着其内网安全,因此需要实时检测和分析Web攻击,以便及时做好Web防护措施。首先,本文通过识别恶意URL实现对Web攻击行为的检测。基于恶意URL的文本特征,设计用于URL多分类的一维卷积神经网络模型。实验表明,本文提出的恶意URL检测模型
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随着通讯技术和互联网的发展,Web服务得到了愈发广泛的应用。然而,针对Web应用的攻击技术也随之不断升级。对于提供Web服务的单位或组织而言,Web攻击严重威胁着其内网安全,因此需要实时检测和分析Web攻击,以便及时做好Web防护措施。首先,本文通过识别恶意URL实现对Web攻击行为的检测。基于恶意URL的文本特征,设计用于URL多分类的一维卷积神经网络模型。实验表明,本文提出的恶意URL检测模型可以取得99.65%的精确率和召回率,与其他常见恶意URL检测模型相比具有更精确的检测效果和更高的运行效率。其次,本文构建了 Web攻击领域知识图谱,通过引入基本层次范畴的概念实现图谱中分类体系的构建。图谱将Web攻击作为实体,包含概念、实体和属性三个层次。该领域知识图谱比常见开放领域知识图谱包含更多的Web安全威胁实体,具有更详细的分类体系,可以为Web攻击分析工作提供查询和辅助决策功能。最后,本文设计并实现了一款Web攻击检测与分析系统,系统包括流量采集、攻击检测、数据存储、资产监控和结果展示五大功能模块,可以实时检测Web攻击流量,并从知识图谱、资产状态、攻击详情和攻击者画像四个维度提供攻击分析功能。该系统可以帮助网络管理人员及时发现和防护Web攻击,保障网络安全。
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