典型文献
基于机器学习的Web安全检测技术研究
文献摘要：
针对Web应用的安全威胁日益严重,传统的Web防火墙在不断变化的攻击行为面前存在一定的局限性.本文提出了基于TF-IDF和逻辑回归算法的Web安全检测方法,并且加以K-Means聚类算法,以最小的代价实现了 Web恶意攻击行为.实验结果显示,该方法具有较好的自主学习能力,Web攻击检测效率较高.
文献关键词：
Web安全检测;TF-IDF算法;逻辑回归算法;K-Means聚类算法
中图分类号：
作者姓名：
钱文光;李华;张宁
作者机构：
北华航天工业学院教务处,河北廊坊065000
文献出处：
引用格式：
[1]钱文光;李华;张宁-.基于机器学习的Web安全检测技术研究)[J].北华航天工业学院学报,2022(02):1-3
A类：
B类：
基于机器学习,安全检测技术,安全威胁,日益严重,防火墙,攻击行为,TF,IDF,逻辑回归算法,Means,聚类算法,恶意攻击,自主学习能力,攻击检测,检测效率
AB值：
0.342708
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