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题名基于扩散残差图神经网络的XSS检测模型
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作者
郭晓军
丁福豪
韩一鑫
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机构
西藏民族大学信息工程学院
西藏民族大学西藏网络空间治理研究基地
西藏民族大学西藏自治区光信息处理与可视化技术重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第10期2888-2894,共7页
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基金
西藏自治区自然科学基金项目(XZ2019ZRG-36(Z))
西藏民族大学“藏秦喜马拉雅人才发展支持计划-杰出青年学者”基金项目(324011810216)
西藏民族大学“涉藏网络信息内容与数据安全团队”基金项目(324042000709)。
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文摘
针对现有基于图神经网络的跨站脚本攻击检测方法未聚合多跳领域信息而导致的对整个图结构全局信息理解的限制,且堆叠多层图神经网络会引发过度平滑导致的模型退化的问题,提出了一种基于扩散残差图神经网络的跨站脚本攻击检测模型DGR4XSS。该模型通过引入图拉普拉斯矩阵和度矩阵作为质量矩阵对图的特征矩阵实施特征扩散以聚合多跳领域信息,并在自定义扩散残差模块DGR内部和其隐含层之间引入残差网络缓解过度平滑造成的模型退化的问题。实验结果表明,该模型在多层堆叠下具有良好的性能表现,在测试集上的准确率达到99.89%,在验证集的准确率达到99.86%。
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关键词
图神经网络
跨站脚本攻击
过度平滑
图拉普拉斯矩阵
特征矩阵
特征扩散
残差网络
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Keywords
graph neutral networks
cross-site scripting attack
over-smoothing
graph Laplacian matrix
eigenmatrix matrix
feature diffusion
residual network
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分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于混合双向LSTM的中间人攻击检测方法
被引量：4
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作者
郭晓军
梁添鑫
靳玮琨
孙雨生
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机构
西藏民族大学信息工程学院
西藏民族大学西藏网络空间治理研究基地
西藏民族大学西藏自治区光信息处理与可视化技术重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第12期3560-3567,共8页
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基金
西藏自治区自然科学基金项目(XZ2019ZRG-36(Z))
西藏民族大学“藏秦喜马拉雅人才发展支持计划-杰出青年学者”基金项目(324011810216)
西藏民族大学“涉藏网络信息内容与数据安全团队”基金项目(324042000709)。
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文摘
针对局域网中基于ARP协议的中间人攻击检测准确率低、误报率高、泛化性差的问题,提出一种结合极端随机树分类器(ETC)和改进注意力机制(IAM)的双向长短时记忆网络(BiLSTM)的组合模型。利用ETC提取数据特征,通过改进的注意力机制模块处理中间人攻击流量时间序列信息,将组合特征输入BiLSTM实现对中间人攻击的检测。实验结果表明,在Kitsune数据集中,该模型的中间人攻击检测准确率达99.98%,在自建Ooter数据集中为99.94%。相较于主流的中间人攻击检测算法,该方法具有更高的准确率、更低的误报率及更好的泛化性。
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关键词
中间人攻击
地址解析协议
深度学习
双向长短时记忆网络
注意力机制
极端随机树分类器
模型融合
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Keywords
man-in-the-middle attack
address resolution protocol
deep learning
bidirectional long short-term memory
attention mechanism
extra trees classifier
model fusion
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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