基于权重优化LSTM网络跨站脚本攻击检测的研究

摘要：

随着互联网世界Web2.0时代的到来,网络空间的开放程度在逐渐地提高,随之而来的是PC端网络交互的安全性受到极大的威胁.在开放式Web应用安全项目基金会(OWASP)历年发布的十大最关键We b应用安全风险中,跨站脚本攻击和注入漏洞一直高居前十位.文章在跨站脚本攻击语句的文本特性描述和分词基础上,将Word2Vec和LSTM相结合,并在LSTM输入前端,对词向量引入权重优化处理,对跨站脚本攻击检测的方法进行了研究.

关键词：跨站脚本攻击、Word2vec、长短时记忆神经网络、自然语言处理、Web安全

所属期刊栏目：10

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：12-19