【摘 要】
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针对隐马尔科夫模型(HMM)在跨站脚本检测中对初始先验假设估计不准确和以极大似然准则规定的HMM参数分类能力差的缺陷,提出了一种基于MLP-HMM的跨站脚本检测模型。首先,使用
【基金项目】
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贵州省科学基金黔科合J字[2011](2328);贵州省科学基金黔科合LH字[2014](7634)
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针对隐马尔科夫模型(HMM)在跨站脚本检测中对初始先验假设估计不准确和以极大似然准则规定的HMM参数分类能力差的缺陷,提出了一种基于MLP-HMM的跨站脚本检测模型。首先,使用自然语言处理(NLP)方法解决数据高维复杂性问题。然后,通过多层感知机(MLP)神经网络学习对整个模型进行权值微调得到初始观察矩阵。最后,将该观察矩阵代入HMM中,增强HMM参数构建能力和分类能力。结果表明,结合MLP的HMM相比于原始HMM以及传统算法在跨站脚本检测上检测率有显著提高,并缩短了检测时间。
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