基于深度学习的Web攻击检测技术研究

摘要

当今互联网技术飞速发展,网络入侵行为也更加多样化,庞大的入侵数据流量成为困扰当前入侵检测系统的重要问题.由于Web攻击种类众多,文章主要选择OWASP TOP10中影响最为严重的跨站脚本攻击(XSS)作为主要检测对象进行研究.针对当前入侵检测的困境,文章利用深度学习中的卷积神经网络、时间循环神经网络、多层神经网络3种算法来检测Web攻击.结果显示3种算法的准确率均达到99％以上.