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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)安全越來越受到人們重視。惡意病毒檢測是信息安全領(lǐng)域一個重要課題,其中對HTTP攻擊檢測是新的研究熱點?；陔[含馬爾科夫模型的檢測系統(tǒng)可以檢測HTTP攻擊,但是這樣的系統(tǒng)復(fù)雜度高,不適合檢測大量HTTP數(shù)據(jù)。
本文針對現(xiàn)有HTTP攻擊檢測模型存在的復(fù)雜度高、檢測性能低和不能對大量HTTP數(shù)據(jù)進行及時檢測等缺陷,在深入研究HTTP攻擊檢測技術(shù)的基礎(chǔ)上,給出了一種HTTP攻擊檢測框架。該檢測模型框架分為
2、三個部分,分別為數(shù)據(jù)輸入和輸出部分、HTTP數(shù)據(jù)的混合N-gram特征提取部分和HTTP數(shù)據(jù)的檢測部分。在HTTP數(shù)據(jù)的混合N-gram特征提取部分,本文設(shè)計一種提取混合N-gram特征的方法,該方法綜合考慮了不同長度的N-gram特征對HTTP攻擊檢測效果的影響,采用專家投票機制,產(chǎn)生了更好的HTTP數(shù)據(jù)N-gram特征向量。在HTTP數(shù)據(jù)的檢測部分,本文研究了基于計算距離度量相似度的檢測技術(shù)和基于機器學習算法中決策樹算法的檢測技術(shù),
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