Itinai.com mockup of branding agency website on laptop. moder 03f172b9 e6d0 45d8 b393 c8a3107c17e2 2
Itinai.com mockup of branding agency website on laptop. moder 03f172b9 e6d0 45d8 b393 c8a3107c17e2 2

Улучшение обнаружения атак командного ввода в вебе с помощью модели CNN-BiLSTM с вниманием для обеспечения безопасности в реальном времени

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 Enhanced Detection of Web Command Injection Attacks Using a CNN-BiLSTM Attention Model for Real-Time Application Security

«`html

Угрозы веб-атак командного внедрения

Атаки командного внедрения представляют собой серьезную угрозу безопасности веб-приложений. Они могут привести к утечкам информации с сервера и сбоям в работе систем. Сложность таких атак растет, и традиционные методы обнаружения не всегда справляются с выявлением вредоносного кода.

Недостатки традиционных методов

Ранее использовавшиеся инструменты, такие как Commix, обеспечивали раннее обнаружение, но не могли работать в реальном времени. Современные исследования применяют машинное обучение и глубокое обучение для повышения точности и автоматизации извлечения данных, но многие из них требуют ручного вмешательства и не всегда фокусируются на веб-приложениях.

Модель CCBA от Университета Харбина

Исследователи разработали модель Convolutional Channel-BiLSTM Attention (CCBA), которая использует двойные каналы CNN для тщательного извлечения признаков и BiLSTM для анализа временных данных. Эта модель показывает высокую точность (99.3%) и полноту (98.2%) на реальных данных.

Преимущества модели

  • Автоматическое извлечение признаков без ручного вмешательства.
  • Высокая эффективность в обнаружении атак командного внедрения.
  • Подходит для работы с большими объемами сетевых данных.

Процесс работы модели

Модель проходит через два этапа: предварительная обработка и распознавание. Данные очищаются и сегментируются для анализа. Используется Word2Vec для встраивания текста, а структура двойного CNN извлекает признаки для классификации.

Проверка эффективности

Модель CCBA была протестирована на разных наборах данных, включая корпоративные среды и открытые платформы. Она показала высокую эффективность в обнаружении SQL-инъекций и атак XSS, что делает ее подходящей для реального времени.

Как использовать ИИ в вашем бизнесе

Чтобы ваша компания оставалась конкурентоспособной, рассмотрите внедрение ИИ:

  • Определите, где можно автоматизировать процессы.
  • Установите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки.
  • Постепенно внедряйте решения ИИ, начиная с небольших проектов.

Получите помощь в внедрении ИИ

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.

Попробуйте AI Sales Bot

Этот ИИ-ассистент поможет вам в продажах, ответит на вопросы клиентов и снизит нагрузку на вашу команду.

Будущее уже здесь!

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Посетите наш сайт для получения дополнительной информации.

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта