基于SVM的Web应用异常检测系统的设计与实现

作     者：黄经赢 陈志华 HUANG Jingying;CHEN Zhihua

作者机构：广东技术师范大学网络信息中心广东广州510665 

出 版 物：《软件》 (Software)

年 卷 期：2024年第45卷第7期

页      码：165-168页

摘      要：随着Web应用的普及,网络安全挑战日益增多,异常检测成为保障网络安全的关键技术。基于支持向量机(SVM)的异常检测方法,因其优异的分类性能和泛化能力,具有独特的优势。本文通过深入分析SVM的原理和应用,描述了基于SVM的Web应用异常检测系统的设计过程。利用开源机器学习库sklearn,实现了SVM模型的训练与评估,采用向量化、数据标准化和模型调优等策略,显著提高了异常检测的准确性。实验结果证明,该系统能有效识别Web应用的异常行为,显著增强Web应用的安全。

主 题 词：支持向量机 SVM 异常检测 Web应用安全 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-6970.2024.07.050

馆 藏 号：203141420...