OSN中基于分类器和改进n-gram模型的跨站脚本检测方法

发布时间：2017-07-15 22:24

  本文关键词：OSN中基于分类器和改进n-gram模型的跨站脚本检测方法

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【摘要】：针对在线社交网络中跨站脚本(XSS)攻击的安全问题,提出了一种在线社交网络恶意网页的检测方法。该方法依据在线社交网络中跨站脚本恶意代码的传播特性,提取一组基于相似性和差异性的特征,构造分类器和改进n-gram模型,再利用两种模型的组合,检测在线社交网络网页是否恶意。实验结果表明,与传统的分类器检测方法相比,结合了改进n-gram模型的检测方法保证了检测结果的可靠性,误报率约为5%。
【作者单位】： 信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所);中国科学院大学;
【关键词】： 在线社交网络 跨站脚本攻击 分类器 n-gram模型 检测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61100228) 中国科学院战略性先导专项(XDA06030601,XDA06010701) 国家863计划项目(2012AA013101)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言近几年来,已拥有大量用户的在线社交网络(OnlineSocial Network,OSN),其用户数量仍在上升[1]。OSN在全球拥有的巨大用户数量和其隐藏的潜在经济利益,引起了许多黑客们的关注和兴趣,导致针对OSN平台的网络攻击层出不穷[2],几种常见的网络攻击包括:恶意软件、病毒、骗局、

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本文编号：546046