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本刊是由中国航天科工集团公司主管, 由航天科工集团十七所主办。它是仿真技术领域的综合性科技期刊。98年起已列入国家科技部中国科...【详细查看】
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结合特征分析和Svm优化的Web入侵检测系统
【出 处】:
【作 者】:
张伟
巢翌
甘志强
郑红驹
【摘 要】当下网络流量大、网络攻击频繁多变,结合机器学习的异常检测模型发展迅猛.同时,WAF绕过式攻击频发、http协议中数据特征冗余,使得数据特征提取困难,入侵检测效果不佳.利用已有的专业经验,分析总结常见的web攻击特征,结合http协议分析,选取密切相关的数据特征,利用现阶段成熟稳健的SVM算法进行学习分类,使用网格搜索法进行参数优化,同时使用序列最小最优化SMO算法加速运算,从而有效的提高了入侵检测的效率和准确率.利用HTTP DATASET CSIC2010数据集进行仿真,比较不同核函数的检测效果,结果表明,结合特征分析和Svm优化的Web入侵检测系统有一个较好的检测率,能够很好的检测出WAF绕过式攻击.
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