基于CNN和多注意力机制的XSS检测模型

关慧; 曹同洲

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基于CNN和多注意力机制的XSS检测模型

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为了解决普通深度学习模型存在的难以区分信息重要性差异,以及单一注意力机制存在的关注维度单一的问题,文中提出了一种基于卷积神经网络和多注意力机制的模型对XSS攻击进行检测。首先,将经过word2vec转换后的数据输入到卷积神经网络提取局部特征;然后,使用自注意力模块学习数据的长距离依赖关系,并加强模型对序列维度上重要特征的关注;接着,经过通道注意力模块从通道维度对不同的通道特征图加权;之后,将经注意力模块处理过的特征输入到池化层进行下采样处理,并使用Dropout层提高模型的泛化能力;最后,利用提取到的特征对样本进行分类。使用测试数据集对文中提出的模型进行实验,结果显示,该模型对XSS攻击的检测效果良好,准确率与F1值相比其他深度学习模型有一定程度提升。

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来源
《计算机技术与发展》 |2023年第4期|175-181|共7页
作者
关慧; 曹同洲;
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作者单位

沈阳化工大学计算机科学与技术学院;

辽宁省化工过程工业智能化技术重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
卷积神经网络; 多注意力机制; XSS攻击; word2vec; 自注意力; 通道注意力;

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