資料介紹
目前傳統(tǒng)的跨站腳本(XSS)檢測技術(shù)大多使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法,存在代碼被惡意混淆導(dǎo)致可讀性不高特征提取不充分并且效率低等缺陷,從而導(dǎo)致檢測性能不佳。針對上述問題,提出了使用雙向長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)檢測跨站腳本攻擊的方法。首先,對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,使用解碼技術(shù)將跨站腳夲代碼還原到未編碼狀態(tài),從而提高跨站腳本代碼的可讀性,再使用深度學(xué)習(xí)工具word2vec將解碼后的代碼轉(zhuǎn)換為向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入;其次,使用雙向長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)雙向?qū)W習(xí)跨站腳本攻擊的抽象特征;最后,使用 softmax分類器對學(xué)習(xí)到的抽象特征進(jìn)行分類,冋時(shí)使用 dropout算法避兔模型岀現(xiàn)過擬合。對收集到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,與凡種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法相比,該檢測方法表現(xiàn)岀更優(yōu)的檢測性能。
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