基于BERT的多模型融合的Web攻击检测方法OA北大核心CSTPCD

传统Web攻击检测方法准确率不高,不能有效防范Web攻击。针对该问题,提出一种基于变换器的双向编码器表示(BERT)的预训练模型、文本卷积神经网络(TextCNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)多模型融合的Web攻击检测方法。先将HTTP请求进行预处理,再通过BERT进行训练得到具备上下文依赖的特征向量,并用TextCNN模型进一步提取其中的高阶语义特征,作为BiLSTM的输入,最后利用Softmax函数进行分类检测。在HTTP CSIC 2010和恶意URL检测两个数据集上对所提方法进行验证,结果表明,与支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)等传统的机器学习方法和现有较新的方法相比,基于BERT的多模型融合的Web攻击检测方法在准确率、精确率、召回率和F1值指标上均表现更优(准确率和F1值的最优值都在99%以上),能准确检测Web攻击。