前言
上篇我们介绍了HMM的基本原理以及常见的基于参数的异常检测实现，这次我们换个思路，把机器当一个刚入行的白帽子，我们训练他学会XSS的攻击语法，然后再让机器从访问日志中寻找符合攻击语法的疑似攻击日志。
通过词法分割，可以把攻击载荷序列化成观察序列，举例如下：
词集/词袋模型
词集和词袋模型是机器学习中非常常用的一个数据处理模型，它们用于特征化字符串型数据。一般思路是将样本分词后，统计每个词的频率，即词频，根据需要选择全部或者部分词作为哈希表键值，并依次对该哈希表编号，这样就可以使用该哈希表对字符串进行编码。
词集模型：单词构成的集合，集合自然每个元素都只有一个，也即词集中的每个单词都只有一个
词袋模型：如果一个单词在文档中出现不止一次，并统计其出现的次数
本章使用词集模型即可。
假设存在如下数据集合：
首先生成词汇表：
根据词汇表生成词集：
简化后的词集模型的核心代码如下：
数据处理与特征提取
常见的XSS攻击载荷列举如下：
本文为授权转载文章，任何人未经原授权方同意，不得复制、转载、摘编等任何方式进行使用，e-works不承担由此而产生的任何法律责任! 如有异议请及时告之，以便进行及时处理。联系方式：editor@e-works.net.cn tel：027-87592219/20/21。
需求中心
AI助手
联系我们
返回顶部