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。

摘要：本文介绍了Apache Shiro安全框架的主要功能和特点,采用RBAC的模型设计了一套基于Shiro框架的细粒度权限控制系统,并将Apache Shiro与当前流行的JavaEE开源框架Spring进行整合,最终实现了该系统,并在实际项目中取得了较好的效果.