【摘 要】
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跨站脚本(XSS)攻击是最严重的网络攻击之一.传统的XSS检测方法主要从漏洞本身入手,多依赖于静态分析和动态分析,在多样化的攻击载荷(payload)面前显得力不从心.为此提出一种
【机 构】
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国防科技大学信息系统工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61703416),湖南省自然科学基金(2018JJ3614)资助.
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跨站脚本(XSS)攻击是最严重的网络攻击之一.传统的XSS检测方法主要从漏洞本身入手,多依赖于静态分析和动态分析,在多样化的攻击载荷(payload)面前显得力不从心.为此提出一种基于贝叶斯网络的XSS攻击检测方法,通过领域知识获取该网络中的节点.利用领域知识构建的本体为贝叶斯网络的构建提供良好的特征选择基础,并从中提取了17个特征,同时从公开渠道搜集的恶意IP和恶意域名为该模型及时检测新型攻击补充有力规则.为验证所提方法的有效性,在实际收集的XSS攻击数据集上进行实验,结果表明,在面对多样化的攻击时,该
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