基于多尺度特征融合的恶意HTTP请求检测方法

摘要：

针对当前网络环境中恶意HTTP请求攻击泛滥的问题,提出了一种多尺度特征融合的检测方法.首先从单词级和字符级两个尺度对HTTP请求进行建模,然后使用卷积神经网络提取其高阶语义特征;再借助多尺度特征融合技术,学习HTTP请求的多尺度公共向量表示;最后使用线性分类器进行分类.实验结果表明该方法性能在HTTP CSIC 2010数据集和WAF真实数据集上优于现有方法.

关键词：恶意请求检测、深度学习、特征融合

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;广东省引进创新科研团队计划资助项目

在线出版日期：2021-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：871-874,880