【摘 要】
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通过语义情景分析及向量化对访问流量语料库大数据进行词向量化处理,实现了面向大数据XSS入侵智能检测研究.利用自然语言处理方法进行数据获取,数据清洗,数据抽样,特征提取等
【机 构】
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广东省山区特色农业资源保护与精准利用重点实验室,广东梅州514015;嘉应学院计算机学院,广东梅州514015;广东省山区特色农业资源保护与精准利用重点实验室,广东梅州514015;嘉应学院数学学院,
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通过语义情景分析及向量化对访问流量语料库大数据进行词向量化处理,实现了面向大数据XSS入侵智能检测研究.利用自然语言处理方法进行数据获取,数据清洗,数据抽样,特征提取等数据预处理;设计了基于神经网络的词向量化算法,实现了词向量化得到词向量大数据;通过理论分析和推导,实现了不同深度的深层神经网络智能检测算法;设计不同的超参数并进行反复的实验,分别得到最大识别率、最低识别率、识别率均值、方差、标准差、损失误差变化过程曲线图和词向量样本余弦距离变化曲线图等结果,证明了研究的语义情景分析及向量化面向大数据XSS入侵智能检测系统具有识别率高,稳定性好,总体性能优良等优点.
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