典型文献
基于机器学习建模的XSS攻击防范检测
文献摘要：
为了解决网络流量中跨站脚本攻击频发且攻击危害性高的问题,研究了基于机器学习算法建模的跨站脚本检测技术,从复杂的网络流量数据中发掘跨网站脚本(Cross-Site Scripting,XSS)攻击,然后结合专家经验和安全业务知识对数据进行打标学习,并采用机器学习技术训练算法模型,实现了对XSS攻击的自动化和智能检测功能.测试表明,在安全领域引入机器学习算法,能够准确识别复杂多变、高危恶意的XSS攻击,提高了安全设备对威胁攻击的检测能力.
文献关键词：
跨站脚本攻击;机器学习;安全算法;代码注入
中图分类号：
作者姓名：
温嵩杰;罗鹏宇;胥小波;范晓波
作者机构：
中国电子科技网络信息安全有限公司,四川 成都 610041;中国电子科技集团公司第三十研究所,四川 成都 610041
文献出处：
引用格式：
[1]温嵩杰;罗鹏宇;胥小波;范晓波-.基于机器学习建模的XSS攻击防范检测)[J].通信技术,2022(03):351-358
A类：
跨站脚本攻击
B类：
基于机器学习,机器学习建模,XSS,攻击防范,网络流量,中跨,危害性,机器学习算法,流量数据,Cross,Site,Scripting,专家经验,全业务,业务知识,打标,机器学习技术,技术训练,训练算法,算法模型,智能检测,测试表明,安全领域,准确识别,恶意,安全设备,检测能力,安全算法,代码注入
AB值：
0.400628
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