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论文研究-基于朴素贝叶斯分类器的Web攻击检测 .pdf 评分

基于朴素贝叶斯分类器的Web攻击检测,任泽君,张冬梅,随着Internet的迅猛发展,人们对网络的依赖程度不断提高,安全问题变得越来越严峻。动态网页等技术的兴起也使得网站应用丰富起来,�
山国武技论文在丝 准备工作阶段 硝定特征属性 获取训练样本 对每个类别计算( 分类训练阶段 对每个特征属性计算 所有划分的条件概率 以()()为最大∠ 对每个类别计算 项作为x所属类别 应用阶段 图朴素贝叶斯分类器流程图 攻击文本特征选择和提取 攻击有很多的类型,本文主要研究注入攻击和跨站攻击()这两类,每一 类又有多种形式。一般的朴素贝叶斯分类器的文本提取,人多数采用对文本的完全分割解析 构造词汇表,这样造成很多冗余信息,影响文本分类的效果。本文对攻击 的文本,重点提取攻击性的文本特征,并构造词汇表,从而提高分类准确率。 从 请求数据包中提取的请求数据是非结构化的,需进行结构化处理,从原始特征 中挑选出一组最优特征,在不降低分类准桷率的前提条件下降低原始特征空冋维数,将原始 请求数据转换为固定维数的特征向量,采用词袋或者词集模型解析戊词条向量,作为 攻山检测算法的输入数据。 通过分析漏洞验证阶段、漏洞利用阶段及各种绕过情景下的注入和攻击语句 的各种形式,采用数据挖掘和数学统计相结合的方式对原始请求数据进行特征选择,上要有 特征关键字,常见特殊字符两类。其中,注入攻击语句中常见的特征关键字有 攻击语句中常见的特征 关键字有 山国武技论文在丝 。常见的特殊宇符有:、” 对所得到的这些特征关键字运用卡方验证做进一步计数分布的分析,使用列联表 的卡方验证,选择显著水平为a 计算每个关键词或组合关键词在其所在攻击类别中 的有效率。对上述的得到的关键词做进一步的筛选,去掉一些对结果影响微弱的关键词,从 而提高攻击检测分类器分类计算时的效率 攻击检测分类器设计 基于朴素贝叶斯的攻击检测分类器的设计过程,主要包括训练模型的建立与 请求分类的执行,主要步骤为: 对请求进行切分提取,按照训练样本集所属类别,分别对各类攻击 的特征分析值进行提取,并将无用的信息值剔除。 根据提取出的特征文本构建训练集的特征向量。 统计训练集中的每项特征的条件概率和每个类别的先验概率。 将测试集请求向量化,对其进行切分提取,建立每个测试请求所对应的 文木向量。 根据类别的先验概率和特征的类条件概率计算山测试请求所对应的概率值,对测试 请求的类别做出判断,得出分类结果。 根据判定结果,将判定错误的测试样本进行再次学习,分析误判样本的特征值,并 加入训练样本集中,从而提高分类器的准确率 具体流程如图所示。 Web攻击请求 正常web请求 未知请求 行征提取 构造词表 征提取 特征向量集 请求特征向量 Web请求分类器 请求分类结果 图基于朴素贝叶斯分类器攻击检测实现过程 山国武花论文在丝 系统仿真实验 实验准备 本文需从特定的网络采集流量来测试分类器的检测凇和误报率。实验使用的服务 端有 服务器搭建,装有 数据库。服务器配置为 ,操作系 统为 。服务器上装有开发的在线论坛。 是一款广 泛使用的论坛软件系统,也是本次实验评作的应用。采集流量为条请求作 为训练样本,训练样本统计如表所列。 表1训练样本分类表 Web请求类型 请求数量 Sq1注入请求 XSS请求 正常请求 从测试样本中采集测试数据,其分布情況如表所列。 表2测试样本分类表 请求类型 请求数量 注入请求 请求 正常请求 通过构造朴素贝叶斯分类器,将训练样木集数据进行文木解析,构造出用」测试的文木 特征向量集 实验结果 作为对比,实验使用的攻击检测模型,对测试样本进行分类检测,得到的 对比实验结耒如表所小 表3实验结果对比表 () 注入 表中, 为算法的平均分类准确度, 为朴素贝叶斯算法的平均分类准确 度,()为算法与朴素贝叶斯算法平均执行时间比(算法在前) 实验结果表明,算法与朴素贝叶斯算法相比,其平均分类的准确度弱于后者,关键 是在性能上,朴素贝卟斯算法要优于,在我们特定实验环境就需要一个效率史高的算法 来进行分类检测。 结束语 本文提岀了基于朴素贝叶斯分类器的攻击检测模型,此模型在基于实验室搭建的 种相对独立于应用的系统中进行检测实验。实验结果表明,该枍测模型对当前 山国武花论文在丝 流行的注入,垮站攻击的检测是完全有效的,并且可以在定程度上更高效地检测 出攻击。本文主要是建立在实验的基础上,在实际应用中还需进一步的改进和完善。 参考文献 黄宇达,上迤冉.基于朴素贝叶斯与算法的决策树分类·计算机I程 温凯,郭帆,余敏.自适应的攻击异常检测方法.计算机应用, 孙义,胡雨霁,黄皓.基于序列比对的注入攻击检测方法.计算机应用研究, 谭爱平,陈浩,吴伯桥.基于的网络入侵检测集成学习算法.计算机科学 詹毅.朴素贝叶斯算法和算法在文本分类中的效率分析成都大学学报(自然科学版) 菅小艳,崔彩霞.基于朴紊贝叶斯的文本分类,电脑开发与应用 张晓息,林柏钢.基于特征选择和多分类支持向量机的异常检测会议论文 万狄飞,樊兴华,王国胤.基于朴素贝叶斯和遗传算法的两类文本分类方法.计算机科学 吴少华,程书宝,胡勇.基于的改击检测技术.计算机科学

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论文研究-基于朴素贝叶斯分类器的Web攻击检测 .pdf

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论文研究-一种基于改进的权值调整技术数据源分类算法研究.pdf

针对传统的搜索引擎无法正确搜索到Deep Web中隐藏的海量信息,对Web数据库的分类是通向Web数据库分类集成和检索的关键步骤。提出了一种基于权值调整技术的Deep Web数据库分类方法,首先从网页表单中提取特征;然后对这些特征使用一种新的权重计算方法进行估值;最后利用朴素贝叶斯分类器对Web数据库进行分类。实验表明,这种分类方法经过少量样本训练后,就能达到很好的分类效果,并且随着训练样本的增加,该分类器的性能保持稳定,准确率、召回率都在很小的范围内波动。

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第1章应用架构演进1 1.1传统垂直应用架构2 1.1.1垂直应用架构介绍2 1.1.2垂直应用架构面临的挑战4 1.2RPC架构6 1.2.1RPC框架原理6 1.2.2最简单的RPC框架实现8 1.2.3业界主流RPC框架14 1.2.4RPC框架面临的挑战17 1.3SOA服务化架构18 1.3.1面向服务设计的原则18 1.3.2服务治理19 1.4微服务架构21 1.4.1什么是微服务21 1.4.2微服务架构对比SOA22 1.5总结23 第2章分布式服务框架入门25 2.1分布式服务框架诞生背景26 2.1.1应用从集中式走向分布式.26?

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