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基于隱馬爾可夫模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Web安全檢測研究

發(fā)布時間:2021-01-16 01:08
  根據(jù)Symantec發(fā)布的2017年《互聯(lián)網(wǎng)安全威脅報告》可知,網(wǎng)絡(luò)安全逐漸引起國家安全部門的重視,其中Web安全仍然是網(wǎng)絡(luò)安全中的一個重要課題。隨著網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和基礎(chǔ)技術(shù)應(yīng)用的快速發(fā)展,Web應(yīng)用也已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的主流方式,廣泛應(yīng)用于生活的各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。但是,Web程序本身的安全性往往被疏忽,這些存在漏洞隱患的Web應(yīng)用程序容易成為攻擊者的目標(biāo),最終造成重要數(shù)據(jù)的篡改、泄漏或破壞。因此,一個有效的Web攻擊檢測方法對保護(hù)Web應(yīng)用是至關(guān)重要的。本文重點研究基于隱馬爾可夫模型與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Web安全檢測技術(shù),主要工作如下:傳統(tǒng)的檢測Web攻擊方法是將攻擊特征手動編碼成相應(yīng)的規(guī)則進(jìn)行檢測,但隨著Web攻擊方法的多樣化,傳統(tǒng)方法缺點日益凸顯。針對傳統(tǒng)檢測技術(shù)的缺點,提出一個基于詞袋模型和隱馬爾可夫的Web安全檢測技術(shù)方法。本文首先分析了Web安全理論基礎(chǔ)和攻擊類型。重點對Web攻擊原理和相應(yīng)的防御措施進(jìn)行了深入分析。在對有效載荷特征提取時,本文總結(jié)了利用模型N-gram提取有效載荷payload特征的方法,隨著特征提取滑動窗口 N的增大,對應(yīng)產(chǎn)生的子序列g(shù)ram的種類個數(shù)會呈指數(shù)級的增長... 

【文章來源】:湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:71 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于隱馬爾可夫模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Web安全檢測研究


圖2.1?HTTP請求-響應(yīng)模型??

日志


?面,日志文件就會相應(yīng)的增加一條日志記錄,最終形成一個結(jié)構(gòu)化較好的日志文??件。Web日志的形成如圖2.3所示:??電腦?日志文件??圖2.3?Web日志形成過程??Web服務(wù)器日志不僅記錄著用戶訪問網(wǎng)站的整個過程,還同時記錄著服務(wù)器??接收的請求信息和運(yùn)行狀態(tài)的各種數(shù)據(jù),其中包括正常用戶的訪問行為和惡意用??戶訪問服務(wù)器的行為。通過進(jìn)行Web日志記錄的挖掘發(fā)現(xiàn)異常的訪問行為[28]。??Web日志中的URL檢測能發(fā)現(xiàn)服務(wù)器是否受到攻擊者的攻擊,為Web安全提供??了入侵檢測的手段。??(1)?Web日志的格式??Web日志文件記錄了用戶訪問服務(wù)器的詳細(xì)情況,如訪問的IP、時間、請求??的參數(shù)、服務(wù)器處理請求時的狀態(tài)碼等數(shù)據(jù)信息。目前日志使用較廣泛的有??Apache的NCSA日志[29]格式和微軟IIS的W3C日志_格式。??Apache日志最常用的是基于NCSA擴(kuò)展日志格式:??41.135.149.20?-?[13/Mar/2018:15:42:47?+0800]?"GET/history/st.Jsp?HTTP/1.1"??200?24225?"http://www.example.com/index.html"?"Mozilla/5.0?(compatible;?MSIE?6.0;??Windows?NT?5.1;?SV1;?360SE),,??41.135.149.20:是一個IP信息,代表一個客戶端向Web應(yīng)用服務(wù)器請求的??IP地址。一般第一項信息為遠(yuǎn)程主機(jī)IP的地址。??第一個是用于標(biāo)注訪問者的標(biāo)示,信息是代表identd的客戶端存在,??當(dāng)編碼設(shè)置IdentityCheck的狀態(tài)為開啟時

曲線,閾值,形成曲線,特征分類


ROC曲線是指受試者工作特征曲線,是展示特征分類能力的有效方法。ROC??曲線上的每個不同點對應(yīng)不同閾值,通過設(shè)定多個不同的閾值,從而計算出一系??列TPR和FPR的值得到相應(yīng)的坐標(biāo)(TPR,?FPR)形成曲線,如圖2.4所示。??1?????????%?0.65?/!?,??■§?./??窆:?random?chance??Ch??i?.?'??0?0.2?1??false?positive?rate??圖2.4?ROC曲線??15??


本文編號:2979852

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