【摘 要】
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本文通过类图像处理方法及向量化对访问流量语料库大数据进行词向量化处理,实现了面向大数据跨站脚本攻击智能检测研究。首先,利用类图像处理方法进行数据获取,数据清洗,数据
【机 构】
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嘉应学院计算机学院; 嘉应学院数学学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61171141,61573145);广东省自然科学基金重点项目(2014B010104001,2015A030308018);广东省普通高等学校人文社会科学省市共建重点研究基地(18KYKT11);广东省嘉应学院自然科学基金重点项目(2017KJZ02)
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本文通过类图像处理方法及向量化对访问流量语料库大数据进行词向量化处理,实现了面向大数据跨站脚本攻击智能检测研究。首先,利用类图像处理方法进行数据获取,数据清洗,数据抽样,特征提取等数据预处理;其次,设计了基于神经网络的词向量化算法,实现了语料库大数据的词向量化;第三,通过理论分析和推导,实现了多种不同深度的深层卷积神经网络智能检测算法;最后,设计不同的超参数并进行反复的实验,分别得到最大识别率、最低识别率、识别率均值、方差、标准差、识别率变化过程曲线图、损失误差变化过程曲线图、词向量样本余弦距离变化曲线图和平均绝对误差变化过程曲线图等,证明了本文研究的类图像处理及向量化面向大数据跨站脚本攻击智能检测系统具有识别率高,稳定性好,总体性能优良等优点。
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