一种新的Web服务防护模型

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随着互联网的飞速发展,重要行业网站的数量与日俱增。这些网站的Web服务都面临页面被篡改、遭到攻击等多种安全威胁。Web服务在网络环境中所受到攻击的特点有技术越来越新,规模越来越大,迫切需要新的Web防护模型。当前防篡改系统在单个节点运行,节点自身可信性无法保证,面临单点故障。提出一种基于区块链与可信计算技术的网页防篡改方法,定义了一个安全由可信计算技术支撑的Web服务器模型,保证单个节点的可信性。提出一种更加适合本系统的区块链,解决多个节点之间的信任问题,设计并实现了原型系统,实验证明能有效解决网站被攻击、页面被篡改的问题。目前检测Web攻击的方法主要是规则匹配,难以高效识别Web攻击。提出一种基于卷积神经网络的Web攻击检测方法,将Web访问流量转换为灰度图,即流量图像。针对传统卷积神经网络只能处理固定大小输入的局限,搭建基于空间金字塔池化的卷积神经网络,使之适于处理大小不同的Web流量,并从众多Web流量中识别出Web攻击。实验表明,该方法比规则匹配的方式及传统的卷积神经网络在识别Web攻击时更加高效准确。
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