网络注入式攻击检测方案的研究与改进

发布时间：2021-02-26 18:37

　　目前各种网络攻击行为与日俱增,给网络和数据安全造成了严重的影响。在所有的攻击行为中,注入式攻击由于其隐蔽性高,防火墙拦截效果较差,已经造成了大量的经济损失。论文针对该类型网络攻击行为展开研究,提出对文本分类技术中的KNN算法进行针对性的改进,用以实现对注入式攻击行为的快速检测。随后以Web日志为检测对象,设计了相关的检测模型,最终通过仿真实验论证了本方法的准确性与可靠性。 

【文章来源】：计算机与数字工程. 2020,48(04)

【文章页数】：5 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于区域划分的kNN文本快速分类算法研究[J]. 胡元,石冰.  计算机科学. 2012(10)
[2]一种聚类模式下基于密度的改进KNN算法[J]. 刘海峰,庞秀梅,张学仁.  微电子学与计算机. 2011(07)
[3]基于数值编码规则的信息抽取方法[J]. 高玉琢,任思佳,王恒,佘廉.  宁夏大学学报(自然科学版). 2009(01)
[4]一个高效的KNN分类算法[J]. 张著英,黄玉龙,王翰虎.  计算机科学. 2008(03)



本文编号：3053000