新型網(wǎng)絡(luò)攻擊不斷涌現(xiàn),商用的檢測系統(tǒng)成本高。論文基于機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)一個(gè)輕量級(jí)的惡意payload檢測系統(tǒng)。論文講解了Flask框架的特點(diǎn)和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的基本流程,概要介紹了如何通過Flask框架搭建基于機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意payload檢測系統(tǒng)。通過針對具有業(yè)務(wù)系統(tǒng)確定數(shù)據(jù)集和參數(shù)的調(diào)優(yōu),提高系統(tǒng)檢測準(zhǔn)確率。 

【文章頁數(shù)】：2 頁

【文章目錄】：
一、前言
二、系統(tǒng)總統(tǒng)框架
    (一)系統(tǒng)響應(yīng)流程
    (二) Flask框架
三、智能識(shí)別流程
    (一)機(jī)器學(xué)習(xí)
    (二)數(shù)據(jù)集
    (三) 數(shù)據(jù)特征提取
    (四) 檢測模型訓(xùn)練
四、系統(tǒng)運(yùn)行測試
五、結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
碩士論文
[1]機(jī)器學(xué)習(xí)算法在結(jié)直腸癌早期診斷中的理論預(yù)測研究[D]. 張燕軍.西南醫(yī)科大學(xué) 2022



本文編號(hào)：3727774