基于机器学习的Web安全检测技术研究

摘要：

针对Web应用的安全威胁日益严重,传统的Web防火墙在不断变化的攻击行为面前存在一定的局限性.本文提出了基于TF-IDF和逻辑回归算法的Web安全检测方法,并且加以K-Means聚类算法,以最小的代价实现了 Web恶意攻击行为.实验结果显示,该方法具有较好的自主学习能力,Web攻击检测效率较高.

关键词：Web安全检测、TF-IDF算法、逻辑回归算法、K-Means聚类算法

所属期刊栏目：32

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：河北省高等学校科学技术研究项目Z2019068

在线出版日期：2022-12-15（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

页码：1-3