毕业设计-基于溯源图的APT攻击检测方法优化

自主车辆的基于预测的GNSS欺骗攻击检测 python中基于预测的自动驾驶汽车GNSS欺骗攻击检测的实验实现更多信息，请参见

低速率拒绝服务（LDoS,low-rate denial of service）攻击是一种降质服务（RoQ,reduction of quality）攻击，具有平均速率低和隐蔽性强的特点，它是云计算平台和大数据中心面临的最大安全威胁之一。提取了LDoS攻击流量的3个内在特征，建立基于BP神经网络的LDoS攻击分类器，提出了基于联合特征的LDoS攻击检测方法。该方法将LDoS攻击的3个内在特征组成联合特征作为BP神经网络的输入，通过预先设定的决策指标，达到检测LDoS攻击的目的。采用LDoS攻击流量专用产生工具，在NS2仿真平台和test-bed网络环境中对检测算法进行了测试与验证，实验结果表明通过假设检验得出检测率为 96.68%。与现有研究成果比较说明基于联合特征的LDoS攻击检测性优于单个特征，并具有较高的计算效率。

Python基于机器学习的web攻击检测系统源码.zip

基于MATLAB的小波变换dwt和离散余弦dct的多方法对比数字水印系统。带GUI交互界面。有一个主界面GUI，可以调用dwt方法的子界面和dct方法的子界面。流程包括，读取宿主图像和水印图像，嵌入，多种方法的攻击（剪切，加噪，旋转等），提取，最后利用psnr峰值信噪比进行评价不同攻击下，鲁棒性的好坏。

基于机器学习GRU_CNN_KNN_SVM_RF5种实现的web攻击检测系统项目源码+数据集+模型+项目说明.7z 基于聚类的XSS和SQL注入检测 基于机器学习的XSS和SQL注入检测 现了基于GRU，CNN，KNN，SVM，RF共五个检测模型 检测过程：数据加载-》数据预处理(urldecode和转小写)->向量化（预训练word2Vec模型，padding补齐）->模型训练->模型预测->模型评估

Web攻击检测与分类识别数据集（自己整理所得）

基于大数据分析的网络攻击检测-奇虎360谭晓生-CNCC

某业务平台平均每月捕获到Web攻击数量超过2亿，涉及常见注入攻击，代码执行等类型。传统威胁检测手段通过分析已知攻击特征进行规则匹配，无法检测未知漏洞或攻击手法。如何快速准确地识别未知威胁攻击并且将不同攻击正确分类，对提升Web攻击检测能力至关重要。利用机器学习和深度学习技术对攻击报文进行识别和分类已经成为解决该问题的创新思路，有利于推动AI技术在威胁检测分析场景的研究与应用。

基于协同过滤的电子商务推荐系统极易受到托攻击,托攻击者注入伪造的用户模型增加或减少目标对象的推荐频率,如何检测托攻击是目前推荐系统领域的热点研究课题.分析五种类型托攻击对不同协同过滤算法产生的危害性,提出一种特征选择算法,为不同类型托攻击选取有效的检测指标.基于选择出的指标,提出两种基于监督学习的托攻击检测算法,第一种算法基于朴素贝叶斯分类;第二种算法基于k近邻分类.最后,通过实验验证了特征选择算法的有效性,及两种算法的灵敏性和特效性.