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基于多尺度特征融合的恶意HTTP请求检测方法

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针对当前网络环境中恶意HTTP请求攻击泛滥的问题,提出了一种多尺度特征融合的检测方法.首先从单词级和字符级两个尺度对HTTP请求进行建模,然后使用卷积神经网络提取其高阶语义特征;再借助多尺度特征融合技术,学习HTTP请求的多尺度公共向量表示;最后使用线性分类器进行分类.实验结果表明该方法性能在HTTP CSIC 2010数据集和WAF真实数据集上优于现有方法.
Multiscale feature fusion for malicious HTTP request detection

巫家宏、杨振国、刘文印

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广东工业大学 计算机学院,广州510006

恶意请求检测 深度学习 特征融合

国家自然科学基金资助项目国家自然科学基金资助项目广东省引进创新科研团队计划资助项目

61703109917481072014ZT05G157

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.01.0071

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.(3)
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