基于多尺度特征融合的恶意HTTP请求检测方法

来源：计算机应用研究杂志2021年第3期北京时间：

作者：巫家宏,杨振国,刘文印,

单位：广东工业大学计算机学院,广州510006；

摘要：针对当前网络环境中恶意HTTP请求攻击泛滥的问题，提出了一种多尺度特征融合的检测方法。首先从单词级和字符级两个尺度对HTTP请求进行建模，然后使用卷积神经网络提取其高阶语义特征；再借助多尺度特征融合技术，学习HTTP请求的多尺度公共向量表示；最后使用线性分类器进行分类。实验结果表明该方法性能在HTTP CSIC 2010数据集和WAF真实数据集上优于现有方法。

关键词：恶意请求检测,深度学习,特征融合,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61703109,91748107)；广东省引进创新科研团队计划资助项目(2014ZT05G157)；；