發(fā)布時間：2021-02-26 18:37

　　目前各種網(wǎng)絡攻擊行為與日俱增,給網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)安全造成了嚴重的影響。在所有的攻擊行為中,注入式攻擊由于其隱蔽性高,防火墻攔截效果較差,已經(jīng)造成了大量的經(jīng)濟損失。論文針對該類型網(wǎng)絡攻擊行為展開研究,提出對文本分類技術中的KNN算法進行針對性的改進,用以實現(xiàn)對注入式攻擊行為的快速檢測。隨后以Web日志為檢測對象,設計了相關的檢測模型,最終通過仿真實驗論證了本方法的準確性與可靠性。 

【文章來源】：計算機與數(shù)字工程. 2020,48(04)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于數(shù)值編碼規(guī)則的信息抽取方法[J]. 高玉琢,任思佳,王恒,佘廉.  寧夏大學學報(自然科學版). 2009(01)
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本文編號：3053000