基于SVM的XSS攻击检测

摘要：

XSS攻击就是将特定的标签和代码放在URL中,目前的防御手段主要是对实施跨站脚本攻击时所使用的标签进行过滤.这样的防御手段是静态的,难以检测出变种的XSS攻击.文章采用机器学习领域的支持向量机(SVM)算法可以解决跨站脚本攻击检测不灵活的问题.使用大量的跨站脚本攻击样本和正常样本通过SVM算法进行计算得到一个判断模型,然后使用这个模型对未知的URL进行判断是否含有XSS攻击.这样的防御手段可以检测出变种的XSS攻击方式,提高了检测的准确度和灵活性.

关键词：python;SVM算法;XSS攻击;检测

所属期刊栏目：23

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61962005

在线出版日期：2021-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

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