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目前傳統(tǒng)的跨站腳本（XSS）檢測技術(shù)大多使用機器學(xué)習(xí)方法，存在代碼被惡意混淆導(dǎo)致可讀性不高特征提取不充分并且效率低等缺陷，從而導(dǎo)致檢測性能不佳。針對上述問題，提出了使用雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)檢測跨站腳本攻擊的方法。首先，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，使用解碼技術(shù)將跨站腳夲代碼還原到未編碼狀態(tài)，從而提高跨站腳本代碼的可讀性，再使用深度學(xué)習(xí)工具word2vec將解碼后的代碼轉(zhuǎn)換為向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入;其次，使用雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)雙向?qū)W習(xí)跨站腳本攻擊的抽象特征;最后，使用 softmax分類器對學(xué)習(xí)到的抽象特征進行分類，冋時使用 dropout算法避兔模型岀現(xiàn)過擬合。對收集到的數(shù)據(jù)集進行實驗，結(jié)果表明，與凡種傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法相比，該檢測方法表現(xiàn)岀更優(yōu)的檢測性能。
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