基于卷積門(mén)控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Web攻擊檢測(cè)方法
廣西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)
頁(yè)數(shù): 11 2023-07-10
摘要: 針對(duì)Web應(yīng)用程序的攻擊一直是網(wǎng)絡(luò)空間對(duì)抗的熱點(diǎn)問(wèn)題,隨著Web攻擊技術(shù)的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)和Web應(yīng)用防火墻越來(lái)越無(wú)法滿(mǎn)足安全防護(hù)需求。針對(duì)攻擊者在Web請(qǐng)求中嵌入可執(zhí)行代碼或注入惡意代碼來(lái)構(gòu)造各種Web攻擊,本文設(shè)計(jì)一種基于特征融合的惡意Web請(qǐng)求檢測(cè)卷積門(mén)控循環(huán)單元(CGRU)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)利用CNN捕捉網(wǎng)絡(luò)事件的局部特征和高階特征,摒棄了傳統(tǒng)的池化方法,采用...