基于MLP-HMM的跨站脚本攻击检测

• 作者: 丁红卫 万良 周康
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 跨站脚本检测 隐马尔科夫模型 多层感知机 极大似然估计 观察矩阵
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息安全
• 页码范围: 1413-1420
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 6014字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.08.011

摘要

针对隐马尔科夫模型(HMM)在跨站脚本检测中对初始先验假设估计不准确和以极大似然准则规定的HMM参数分类能力差的缺陷,提出了一种基于MLP-HMM的跨站脚本检测模型.首先,使用自然语言处理(NLP)方法解决数据高维复杂性问题.然后,通过多层感知机(MLP)神经网络学习对整个模型进行权值微调得到初始观察矩阵.最后,将该观察矩阵代入HMM中,增强HMM参数构建能力和分类能力.结果 表明,结合MLP的HMM相比于原始HMM以及传统算法在跨站脚本检测上检测率有显著提高,并缩短了检测时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万良	贵州大学计算机科学与技术学院	37	125	6.0	8.0
2	丁红卫	贵州大学计算机科学与技术学院	9	24	4.0	4.0
3	周康	贵州大学计算机科学与技术学院	6	2	1.0	1.0