基于机器学习建模的XSS攻击防范检测

• 作者: 温嵩杰 罗鹏宇 胥小波 范晓波
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 跨站脚本攻击 机器学习 安全算法 代码注入
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 安全与保密|Security & Privacy
• 页码范围: 351-358
• 页数: 8页
• 分类号: TP302
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2022.03.013

摘要

为了解决网络流量中跨站脚本攻击频发且攻击危害性高的问题,研究了基于机器学习算法建模的跨站脚本检测技术,从复杂的网络流量数据中发掘跨网站脚本(Cross-Site Scripting,XSS)攻击,然后结合专家经验和安全业务知识对数据进行打标学习,并采用机器学习技术训练算法模型,实现了对XSS攻击的自动化和智能检测功能.测试表明,在安全领域引入机器学习算法,能够准确识别复杂多变、高危恶意的XSS攻击,提高了安全设备对威胁攻击的检测能力.