資料介紹
在包括物聯網( Internet of Things,loT設備的絕大部分邊緣計算應用中,基于互聯網應用技術(通常被稱為Web技術)開發(fā)的應用程序接口( pplication Programming Interface,API)是設備與遠程服務器進行信息交互的核心。相比傳統(tǒng)的Web應用,大部分用戶無法直接接觸到邊緣設備使用的APⅠ,使得其遭受的攻擊相對較少。但隨著物聯網設備的普及,針對APⅠ的攻擊逐漸成為熱點。因此,文中提出了一種面向物聯網服務的Web攻擊向量檢測方法,用于對物聯網服務收到的Web流量進行檢測,并挖掘出其中的惡意流量,從而為安全運營中心( Security Operation Center,SOC)提供安全情報。該方法在對超文本傳輸協(xié)議(HypertextTransferProtocol,HTTP)請求的文本序列進行特征抽取的基礎上,針對API請求的報文格式相對固定的特點,結合雙向長短期記憶網絡( Bidirectional Long Short- Term Memory, BLSTM)實現對Web流量的攻擊向量檢測。實驗結果表明,相比基于規(guī)則的Web應用防火墻( Web application Firewall,WAF)和傳統(tǒng)的機器學習方法,所提方法針對面向物聯網服務API的攻擊具有更好的識別能力。
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