社交网络XSS攻击检测：机器学习驱动的防护策略

该篇论文《一种基于机器学习的社交网络XSS检测方案》由中国科技论文在线发布，由李佳芮和徐国爱两位作者共同完成。李佳芮是北京邮电大学计算机学院的硕士研究生，主要研究方向为信息安全，而徐国爱则是一位经验丰富的教授，他的研究领域也集中在信息安全上，担任通讯联系人，邮箱地址为xga@bupt.edu.cn。 论文背景是随着社交媒体平台如微信的普及，在线社交网络成为了黑客攻击的主要目标，其中跨站脚本攻击（XSS）是最常见的威胁之一。针对这一问题，研究人员提出了一个新颖的解决方案，利用机器学习技术来增强社交网络的安全防护能力。 首先，论文的核心内容涉及网络数据特征的提取。作者强调了识别出那些在网络环境中具有区分性的特征对于XSS检测的重要性，这一步骤是建立有效分类模型的基础。他们可能采用了网络爬虫或者数据挖掘技术来收集和分析这些特征。 接着，为了验证机器学习模型的实际效果，论文提出了一种方法来模拟XSS蠕虫的传播过程。这种模拟可以帮助研究人员理解攻击的动态行为，并构建一个真实的网页数据库，其中包含了各种可能的XSS攻击场景。这个数据库在后续的模型训练和测试中扮演了关键角色，确保了模型对实际攻击的鲁棒性和准确性。 最后，论文进行了一系列实验，通过测试数据库对构建的XSS检测分类模型进行了验证。实验结果表明，该模型能够在社交网络环境下有效地识别和拦截XSS攻击，从而提高了网络的安全性。论文的关键术语包括信息安全、跨站脚本攻击、机器学习以及在线社交网络，这些词汇反映了论文研究的主题和技术背景。 这篇论文提供了一种创新的方法来利用机器学习技术在日益复杂的社交网络环境中有效地防御XSS攻击，对于提升网络安全防护具有实际应用价值。它不仅阐述了理论原理，还通过实践验证了其有效性，对信息安全领域有重要的理论和实践意义。