【摘 要】
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随着移动互联网的蓬勃发展,Web应用已经广泛深入各行各业。针对Web应用的攻击已成为企业面临的主要安全问题之一。面对日益增加的Web应用攻击,传统基于规则的安全产品难以实
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随着移动互联网的蓬勃发展,Web应用已经广泛深入各行各业。针对Web应用的攻击已成为企业面临的主要安全问题之一。面对日益增加的Web应用攻击,传统基于规则的安全产品难以实现对未知威胁的拦截,且随着规则的逐渐增加,将严重影响安全产品的性能。因此,研究多分类检测模型,实现模型对威胁数据的识别检测,并通过模型优化及真实环境数据进行对比验证。结果证明,基于随机森林及lightGBM算法构建的多分类模型,在多分类模型的评估指标上优于基于SVM的多分类检测模型,能够达到理想的检测效果。
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