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- 2024（1）
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- 刊名
- 计算机工程（1）
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- 汉语（1）
- 关键词
- HTTP请求（1）
- Web攻击检测（1）
- 双向长短期记忆网络（1）
- 基于变换器的双向编码器表示（1）
- 多模型融合（1）
- 文本卷积神经网络（1）
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- 作者
- 袁平宇（1）
- 邱林（1）
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- 基于BERT的多模型融合的Web攻击检测方法北大核心CSTPCD摘要：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…查看全部>>