基于FP-growth优化SVM分类器的跨站脚本攻击检测研究

来源 :信息安全研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cqsuifeng

【摘要】

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跨站脚本(cross-site scripting,XSS)攻击是一种基于Web的安全攻击,是目前影响互联网安全的最为严重的威胁之一.通过对支持向量机(SVM)分类器的XSS攻击检测相关技术的研究,提

【作者】

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李仁杰华驰鲁志萍

【机构】

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江苏信息职业技术学院物联网工程学院,南京航空航天大学计算机科学与技术学院

【出处】

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信息安全研究

【发表日期】

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2020年9期

【关键词】

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机器学习跨站脚本支持向量机关联分析算法攻击检测方法 machine learningXSSSVMFP-growthattackdetection me

【基金项目】

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江苏省“333”高层次人才工程项目(苏人才[2016]7号),江苏省高等职业院校高水平骨干专业建设工程项目(苏教高[2017]11号),江苏省“青蓝工程”优秀教学团队项目(苏教师[2017]15号),江苏省高等职业教育产教融合集成平台项目(苏教职[2019]31号),江苏省教育科学“十三五”规划项目(C-b/2016/03/10)

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跨站脚本(cross-site scripting,XSS)攻击是一种基于Web的安全攻击,是目前影响互联网安全的最为严重的威胁之一.通过对支持向量机(SVM)分类器的XSS攻击检测相关技术的研究,提出了一种基于关联分析算法(FP-growth)优化SVM分类器的XSS攻击自动检测策略,实验结果证明该策略有效提高了XSS攻击检测精准度.

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