一种基于机器学习的跨站脚本攻击识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202111195689.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114124448A | 公开（公告）日 | 2022-03-01 |
| 申请公布号 | CN114124448A | 申请公布日 | 2022-03-01 |
| 分类号 | H04L9/40（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I | 分类 | 电通信技术; |
| 发明人 | 刘兵;谢鑫;何召阳;任玉坤;何晓刚;郗朝旭 | 申请（专利权）人 | 北京墨云科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京巨弘知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 赵洋 |
| 地址 | 100085北京市海淀区上地信息路12号1幢4层C401 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于机器学习的跨站脚本攻击识别方法，包括以下步骤：S1、网页数据收集：搭建含有跨站脚本攻击漏洞的靶场，使用扫描器和人工渗透的方式收集含有跨站脚本攻击的相关数据，对相关数据进行分类标注；S2、数据特征工程：对相关数据进行数据清洗；S3、数据特征化分析：将跨站脚本攻击语句视为文本信息，进行文本特征抽取，生成分词信息；S4、机器学习：将分词信息通过XGBoost集成算法模型进行训练，得到用于跨站脚本攻击识别的分类器模型；S5、跨站脚本攻击识别：将Web请求数据经过特征工程及向量化处理后进入分类器模型进行预测，识别跨站脚本攻击。本发明能够有效提高跨站脚本攻击识别效率，提高安全性。 |
