【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,重要行業(yè)網(wǎng)站的數(shù)量與日俱增。這些網(wǎng)站的Web服務(wù)都面臨頁面被篡改、遭到攻擊等多種安全威脅。Web服務(wù)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中所受到攻擊的特點(diǎn)有技術(shù)越來越新,規(guī)模越來越大,迫切需要新的Web防護(hù)模型。當(dāng)前防篡改系統(tǒng)在單個節(jié)點(diǎn)運(yùn)行,節(jié)點(diǎn)自身可信性無法保證,面臨單點(diǎn)故障。提出一種基于區(qū)塊鏈與可信計算技術(shù)的網(wǎng)頁防篡改方法,定義了一個安全由可信計算技術(shù)支撐的Web服務(wù)器模型,保證單個節(jié)點(diǎn)的可信性。提出一種更加適合本系統(tǒng)的區(qū)塊鏈,解決多個節(jié)點(diǎn)之間的信任問題,設(shè)計并實現(xiàn)了原型系統(tǒng),實驗證明能有效解決網(wǎng)站被攻擊、頁面被篡改的問題。目前檢測Web攻擊的方法主要是規(guī)則匹配,難以高效識別Web攻擊。提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Web攻擊檢測方法,將Web訪問流量轉(zhuǎn)換為灰度圖,即流量圖像。針對傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理固定大小輸入的局限,搭建基于空間金字塔池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使之適于處理大小不同的Web流量,并從眾多Web流量中識別出Web攻擊。實驗表明,該方法比規(guī)則匹配的方式及傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在識別Web攻擊時更加高效準(zhǔn)確。
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2757359