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一种面向物联网服务的Web攻击向量检测方法
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在包括物联网（ Internet of Things，loT设备的绝大部分边缘计算应用中，基于互联网应用技术（通常被称为Web技术）开发的应用程序接口（ pplication Programming Interface，API）是设备与远程服务器进行信息交互的核心。相比传统的Web应用，大部分用户无法直接接触到边缘设备使用的APⅠ，使得其遭受的攻击相对较少。但随着物联网设备的普及，针对APⅠ的攻击逐渐成为热点。因此，文中提出了一种面向物联网服务的Web攻击向量检测方法，用于对物联网服务收到的Web流量进行检测，并挖掘出其中的恶意流量，从而为安全运营中心（ Security Operation Center，SOC）提供安全情报。该方法在对超文本传输协议（HypertextTransferProtocol，HTTP）请求的文本序列进行特征抽取的基础上，针对API请求的报文格式相对固定的特点，结合双向长短期记忆网络（ Bidirectional Long Short- Term Memory， BLSTM）实现对Web流量的攻击向量检测。实验结果表明，相比基于规则的Web应用防火墙（ Web application Firewall，WAF）和传统的机器学习方法，所提方法针对面向物联网服务API的攻击具有更好的识别能力。
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