【摘 要】
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目前,基于卷积神经网络的Web恶意请求检测技术领域内只有针对URL部分进行恶意检测的研究,并且各研究对原始数据的数字化表示方法不同,这会造成检测效率和检测准确率较低。为
【机 构】
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西安电子科技大学网络与信息安全学院,西安电子科技大学网络行为研究中心
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目前,基于卷积神经网络的Web恶意请求检测技术领域内只有针对URL部分进行恶意检测的研究,并且各研究对原始数据的数字化表示方法不同,这会造成检测效率和检测准确率较低。为提高卷积神经网络在Web恶意请求检测领域的性能,在现有工作的基础上将其他多个HTTP请求参数与URL合并,将数据集HTTP data set CSIC 2010和DEV_ACCESS作为原始数据,设计对比实验。首先采用6种数据数字向量化方法对字符串格式的原始输入进行处理;然后将其分别输入所设计的卷积神经网络,训练后可得到6个不同的模型,同时
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