监督学习Web入侵检测系统源码实现及数据分析

资源摘要信息:"基于监督学习的Web入侵检测系统源码" 知识点: 1. 监督学习:监督学习是一种机器学习方法，其目的是让计算机系统能够在已知的输入数据和对应的输出数据之间建立一个模型，当输入未知数据时，系统可以通过模型预测输出。在Web入侵检测系统中，通常需要对大量的网络数据进行分类，判断是否存在入侵行为。 2. Web入侵检测系统:Web入侵检测系统是一种安全设备，用于检测Web应用程序和服务器的安全威胁。它可以实时检测和阻止各种网络攻击，包括SQL注入、跨站脚本、网络钓鱼等。 3. SVM(Support Vector Machine, 支持向量机):SVM是一种常用的监督学习模型，主要用于分类和回归分析。在Web入侵检测系统中，SVM可以用来对正常和异常的网络数据进行分类。 4. KNN(K-Nearest Neighbors, K最近邻算法):KNN是一种基本分类和回归方法。在Web入侵检测系统中，KNN可以用来预测新的网络数据是否属于正常的类别。 5. 数据收集与清洗:数据收集是指收集相关的原始数据，而数据清洗是指对收集来的数据进行处理，以去除重复、错误、不完整的数据，使数据质量达到可用的状态。在Web入侵检测系统中，数据收集与清洗是建立有效模型的重要步骤。 6. SQL注入样本:SQL注入是一种常见的网络攻击方式，攻击者通过在Web表单输入或修改查询SQL语句，以达到非法获取数据库信息的目的。在Web入侵检测系统中，需要收集和处理大量的SQL注入样本，以便训练模型进行有效的入侵检测。 7. scikit-learn:scikit-learn是一个开源的Python机器学习库，提供了大量的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类等。在Web入侵检测系统中，scikit-learn可以用来实现各种机器学习模型。