典型文献
基于SVM和Word2Vec的Web应用入侵检测系统
文献摘要：
高校应用系统中的Web日志数据是系统运维、安全分析的重要来源.针对数据中心产生的Web日志进行研究,同时考虑GET和POST请求的所有数据,采用Word2Vec构造特征向量,利用支持向量机进行模型构建.并基于MapReduce并行计算模型,给出了一种异常入侵检测算法,构建了一套基于Web日志的安全分析平台.系统运行结果表明,该平台可以有效地发现校园网中的异常入侵,检索效率高,能有效提高运维效率和异常排查速度.
文献关键词：
支持向量机;Word2Vec;MapReduce;入侵检测
中图分类号：
作者姓名：
凌仕勇;龚锦红
作者机构：
华东交通大学 网络信息中心,江西 南昌 330013;华东交通大学 电气与自动化工程学院,江西 南昌 330013
文献出处：
引用格式：
[1]凌仕勇;龚锦红-.基于SVM和Word2Vec的Web应用入侵检测系统)[J].网络安全与数据治理,2022(08):13-19
A类：
B类：
Word2Vec,入侵检测系统,应用系统,日志数据,系统运维,安全分析,数据中心,GET,POST,请求,构造特征,特征向量,MapReduce,并行计算,异常入侵检测,入侵检测算法,分析平台,校园网
AB值：
0.381564
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