基于半监督学习的Web安全事件检测模型

• 作者: 贾晨
• 来源期刊: 江苏通信
• 关键词: 网络攻击 大数据 网络安全 半监督学习 检测模型
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 大数据、云计算、网信安全及其他新技术——创新与发展
• 页码范围: 41-44
• 页数: 4页
• 字数: 4125字
• 语种: 中文

摘要

Web应用高速发展的同时产生了大量安全漏洞,导致Web服务器易遭受网络攻击.本文以大数据环境下发现Web日志中的安全威胁为业务需求,针对传统技术检测Web攻击行为的不足之处,提出一种基于半监督学习的Web安全事件检测方法,发现Web日志安全威胁,该方法在使用较少标签数据、减少人工标注成本的同时能够达到较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾晨	国家计算机网络与信息安全管理中心江苏分中心	2	0	0.0	0.0