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基于分词改进的朴素贝叶斯web渗透行为分类

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渗透是黑客入侵web站点的实质阶段,也是黑客入侵远端服务的主要手段.建立针对渗透行为的检测算法,能够快速发现此隐匿的攻击行为,能够有效发现web站点的安全漏洞并建立准确的防护策略.本文在使用朴素贝叶斯分类算法,对站点日志进行标记、训练和分类后,发现分类结果并不理想.通过改进朴素贝叶斯算法和分析渗透过程中URL参数的特征,提出了一种适用于渗透行为分类的分词算法,并通过实际应用和对比,证明了分词改进的有效性,为提升应用系统的安全防护、修复由系统自身的逻辑错误和功能缺欠而导致的安全漏洞提供有力依据.

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来源
《2019年中国石油石化企业信息技术交流大会》|2019年|633-636|共4页
会议地点北京
作者
柏东明; 曾丽花; 冯梅; 郭晓东;
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作者单位

中国石油学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP393.08;
关键词
web站点; 渗透行为; 朴素贝叶斯; 分词算法;

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