【摘 要】
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针对水平越权检测过程中,因无法识别越权场景页面带来的检测误报问题,提出了一种基于深度学习的LSTMAutoEncoder无监督预测模型。该模型利用长短时记忆网络构建自动编码器,提
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针对水平越权检测过程中,因无法识别越权场景页面带来的检测误报问题,提出了一种基于深度学习的LSTMAutoEncoder无监督预测模型。该模型利用长短时记忆网络构建自动编码器,提取水平越权场景页面响应数据的文本特征并将其重建还原,统计还原结果与原始页面响应的误差,并根据未知页面的误差阈值判断水平越权的检测结果是否为误报。通过与One-Class SVM和AutoEncoder两种算法的比较,在真实业务数据下进行模型效果测试其有效性,为企业网络业务安全提供了保障。
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