【摘 要】
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为解决传统机器学习方法特征提取工作艰难导致对跨站脚本检测性能有限的问题,提出应用注意力机制改进编码-解码框架的方法并以此建立模型检测跨站脚本。由卷积神经网络和双向
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,贵州大学计算机软件与理论研究所
【基金项目】
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贵州省科学基金项目(黔科合LH字[2014](7634))
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为解决传统机器学习方法特征提取工作艰难导致对跨站脚本检测性能有限的问题,提出应用注意力机制改进编码-解码框架的方法并以此建立模型检测跨站脚本。由卷积神经网络和双向门控循环单元网络并行构成编码器,既考虑输入数据上下文信息,又充分提取有效特征;使用注意力机制解决传统编码-解码框架的“分心问题”;使用门控循环单元网络构成解码器,使用分类器进行分类检测。在收集到的数据集上进行仿真实验,验证了模型的有效性和性能优势。
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