基于SVM分类器的XSS攻击检测技术

Web应用高速发展的同时产生了大量安全漏洞,跨站脚本攻击(XSS)就是危害最为严重的Web漏洞之一,而基于规则的传统XSS检测工具难以检测未知的和变形的XSS。为了应对未知的和变形的XSS,文中提出了一种基于支持向量机(SVM)分类器的XSS攻击检测方案。该方案在大量分析XSS攻击样本及其变形样本和正常样本的基础上,提取最具代表性的五维特征并将这些特征向量化,然后进行SVM算法的训练和测试。通过准确率、召回率和误报率3个指标来对分类器的检测效果进行评价,并优化特征提取方式。改进后的SVM分类器与传统工具和普通SVM相比性能均有所提升。