基于胶囊网络的XSS攻击识别方法的研究

作者：刘士博

来源：大众标准化, 2022, (19): 122-124.

• XSS攻击
• 深度学习
• 胶囊网络

随着科技的不断进步和经济发展，网络技术在悄悄影响着每一个人的生活，在带来便利的同时，网络上的安全问题也给人们带来困扰。而在种种网络问题中XSS攻击是较为常见的攻击方式。目前，随着人工智能技术的发展，给了人们解决网络安全问题的新思路，用深度学习技术解决信息安全问题，是当前较热门的研究课题。在此立场下，使用LSTM、CNN、BiLSTM和胶囊网络方法在同一数据集下，对XSS攻击进行识别，胶囊网络ACC值为96.1%，CNN的ACC值为94%，BiLSTM的ACC值为92%，LSTM的ACC值为78%，SVM的ACC值为76%。

• 单位
  景德镇陶瓷大学