【摘 要】
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为了更为精确和全面地对网页篡改攻击进行远程检测,基于语料库建设和深度学习方法改进了检测过程。大规模获取了可能被篡改攻击的网页,并基于语料库建设方法,人工建立了网页
【机 构】
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江苏警官学院计算机信息与网络安全系,江苏省公安厅网络安全保卫总队,南京大学计算机科学与技术系,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61802155);江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(201710329049X)
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为了更为精确和全面地对网页篡改攻击进行远程检测,基于语料库建设和深度学习方法改进了检测过程。大规模获取了可能被篡改攻击的网页,并基于语料库建设方法,人工建立了网页篡改数据库。基于深度神经网络,提出了融合文本特征、结构特征和网络特征的自动检测算法。该文提出的方法可以判断网页是否被篡改和被篡改的类型。经过实验,该文提出的方法在测试数据集上的精确率、召回率和F值分别为为95.6%、96.7%和96.1%,显著超过基准方法。
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