典型文献
基于网络爬虫技术的校园网入侵信息跟踪研究
文献摘要：
校园网是供全校师生使用的通信网络,很多重要的信息都需要通过该网络进行传递.校园网具有很强的开放性,入侵风险较大,使得重要信息很容易被窃取或篡改.针对上述问题,研究一种基于网络爬虫技术的校园网入侵信息跟踪方法.利用网络爬虫技术采集校园网入侵信息,通过计算关联程度选择特征因子并从入侵信息中提取三个特征因子,即峰值因子、峭度因子以及波形因子.以三个特征因子为输入,利用深度置信网络检测入侵类型,并发送报警信息.利用分布式概率包标记算法标记入侵信息,重构入侵路径,完成校园网入侵信息跟踪.结果表明:与基于改进聚类算法的方法、基于Transformer神经网络的方法、基于内外卷积网络的方法相比,所研究方法应用下,SROC面积数值更大,由此说明所研究方法的入侵检测准确性更高;DDOS攻击下入侵路径长度为52.36m、网络扫描下入侵路径长度为33.54m、蠕虫病毒下入侵路径长度为40.32m,由此证明了所研究跟踪方法的有效性.
文献关键词：
网络爬虫技术;校园网;入侵信息;特征提取;入侵检测;入侵跟踪
中图分类号：
作者姓名：
张海霞
作者机构：
广州华南商贸职业学院云智信息技术学院,广州 510000
文献出处：
引用格式：
[1]张海霞-.基于网络爬虫技术的校园网入侵信息跟踪研究)[J].三门峡职业技术学院学报,2022(04):135-140
A类：
包标记,入侵跟踪
B类：
网络爬虫技术,校园网,入侵信息,跟踪研究,全校师生,通信网络,网具,入侵风险,重要信息,被窃,窃取,篡改,跟踪方法,利用网络,关联程度,特征因子,峰值因子,峭度,波形因子,深度置信网络,网络检测,发送,送报,报警信息,记入,改进聚类算法,Transformer,卷积网络,SROC,积数,入侵检测,检测准确性,DDOS,路径长,36m,网络扫描,54m,蠕虫,32m,由此证明
AB值：
0.393015
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