基于代价敏感Char-CNN的Web威胁识别方案

张光华; 张凯迪; 齐林

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基于代价敏感Char-CNN的Web威胁识别方案

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摘要

随着互联网技术的迅速发展,网络安全面临的威胁越发严峻,Web攻击量连年翻倍增长.针对当前Web威胁识别方法手动提取特征识别准确率低、正常和恶意类别样本分布不均衡的问题,本文提出了基于代价敏感的字符级卷积神经网络(Character-level Convolutional Neural Networks,Char-CNN)的Web威胁识别方案.首先分析Web请求特征,将原始数据统一格式,读取数据并拼接成字符序列,根据预先指定的索引字典将字符序列进行编码;其次利用字符级别CNN提取请求信息,对字符编码进行特征提取和特征选择用于模型训练;最后嵌入代价敏感学习,修改神经网络模型交叉熵损失函数,增加恶意样本分类错误的代价,通过反向传播调整模型参数及权值,进而利用Softmax层进行威胁识别.实验表明,基于代价敏感的字符级卷积神经网络进行Web威胁识别方案的准确率达到98.99%,相比已有威胁识别方案,在精确率、召回率和F1分数均有提升,并验证了本方案在不平衡数据集上的有效性.

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来源
《微电子学与计算机》 |2023年第10期|64-73|共10页
作者
张光华; 张凯迪; 齐林;
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作者单位

河北科技大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般性问题;
关键词
代价敏感; Char-CNN; WEB威胁; 威胁识别;

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