【摘 要】
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随着网络的不断发展,网络的复杂性和数据量都在不断的增长,这也导致网络入侵手段变得多种多样,使得原先基于特征库匹配的传统防火墙技术不再满足于当今复杂的网络安全形式,因
【机 构】
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四川轻化工大学计算机学院,四川轻化工大学计算机学院实验中心,四川农业大学土木工程学院
【基金项目】
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四川轻化工大学大学生创新创业训练计划项目(编号:cx2019033)
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随着网络的不断发展,网络的复杂性和数据量都在不断的增长,这也导致网络入侵手段变得多种多样,使得原先基于特征库匹配的传统防火墙技术不再满足于当今复杂的网络安全形式,因此寻找解决当前网络安全问题的新技术成了网络安全研究人员最主要的任务之一,机器学习的出现有效解决了当前复杂变化的网络安全形式。为此,文章以跨站脚本攻击(XSS)为例,提出一种基于支持向量机的入侵检测模型,模型使用网络入侵数据的训练集进行训练,并对算法参数值不断调整探究,来获得最佳模型,实验结果表明这是一种行之有效的检测方式。
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