ABSTRACT Angriparen injicerar skadligt JavaScript på webbsidor för att uppnå syftet att implantera trojanska hästar, sprida virus, phishing och få hemlig information. Genom att analysera de befintliga forskningarna om skadlig JavaScript-detektering föreslås en skadlig JavaScript-detekteringsmodell baserad på LSTM (Long Short-Term Memory). Funktioner extraheras från den semantiska nivån av bytekod, och metoden för ord vektor är optimerad. Det kan skilja skadliga JavaScript-kod och bekämpa obfuscated kod effektivt. Experiment visade att noggrannheten hos detektionsmodell baserad på LSTM är 99,51%, och F1-poängen är 98,37%, vilket är bättre än den befintliga modellen baserad på Random Forest och SVM algoritm. INDEX TERMS JavaScript, skadlig kod upptäckt, bytekod, ordvektor, LSTM.
Fang m.fl. REF föreslår en JavaScript skadlig kod detektionsmodell baserad på neurala nätverk.
Research on Malicious JavaScript Detection Technology Based on LSTM
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}