基于改进TF-IDF与N-Gram的恶意Web请求智能识别  

作　　者：安渊 杨琴 杨雄 

机构地区：[1]国家计算机网络与信息安全管理中心西藏分中心

出　　处：《中国信息界》2024年第6期179-182,共4页Information China

摘　　要：引言目前,我国互联网基础资源高质量发展,数字化平台成为经济增长的新引擎,以在线办公、网络娱乐、公共服务和信息共享等为代表的Web应用平台呈现大规模增长趋势。随着Web应用平台的大规模增长,Web应用平台可用性和数据安全问题越来越受到人们的关注,而恶意Web请求是导致Web应用平台可用性和数据安全问题的主要威胁。针对网络上的恶意Web请求,本文提出了一种融合改进版TF-IDF和N-Gram的智能识别方案,辅以逻辑回归函数优化,旨在提供一种高效精准的恶意Web请求识别手段。

关 键 词：WEB应用 智能识别 改进版 信息共享 网络娱乐 数字化平台 数据安全问题 函数优化 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]