%0 Journal Article
%T 一种基于卷积神经网络的Web攻击检测方法
%A 田俊峰
%A 石伟
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%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2019
%X 摘要 随着攻击Web应用程序工具的增多，Web服务面临众多安全威胁.目前检测Web攻击的方法主要是规则匹配，难以高效识别Web攻击流量.提出一种基于卷积神经网络的Web攻击检测方法，将Web请求流量转换为灰度图，即流量图像.针对传统卷积神经网络只能处理固定大小输入的局限，搭建基于空间金字塔池化的卷积神经网络，使之适于处理大小不同的Web流量，并从众多Web流量中识别出攻击流量.实验表明，该方法比规则匹配的方式及传统的卷积神经网络在识别Web攻击流量时更加高效准确
%K Web攻击
%K CNN
%K SPP
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract4876.shtml