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基于深度网络模型的网络XSS攻击入侵检测方法

摘要:XSS网络攻击是一种在Web应用程序中普遍存在的漏洞,具有较大的危害性.为了提高XSS入侵检测的准确率和效率,提出了一种基于改进Resnet模型的XSS攻击入侵模型.该模型在Resnet的基础上加入了新的池化方法,使得整个网络具有了更好的特征表示能力,从而能更好地对网络攻击进行检测.为了验证所提出的方法的优越性,将其与经典的方法 XSS-Filter以及Resnet模型进行比较,结果表明本文所提出的方法具有较高的准确率和召回率,具有较大的优越性.

关键词:
  • 入侵检测  
  • 深度模型  
  • 准确率  
  • 池化  
作者:
刘国辉
单位:
沈阳大学教务处现代教育技术中心; 辽宁沈阳110044
刊名:
太原师范学院学报·社会科学版

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

太原师范学院学报·社会科学版由太原师范学院主办,太原师范学院主管的学术刊物,国内刊号为:14-1303/C。创办于2012年,双月刊,在全国同类期刊中发行数量名列前茅。其主要栏目有:历史学研究、文学研究、语言学研究、法学研究、经济学研究、教育学研究等。

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