传统Web入侵检测技术存在泛化能力差、入侵行为特征提取难等局限性，而且当存在大量无标记样本时检测能力较差；PU学习方法可以充分利用大量无标注样本完成Web入侵检测。本文从分析入侵行为及提取Web入侵行为的特征出发，提出一种基于PU学习的Web入侵检测方法，能够在标注样本少、存在大量无标记样本的情况下，有效地提高Web入侵检测能力。
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