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在包括物聯網（ Internet of Things，loT設備的絕大部分邊緣計算應用中，基于互聯網應用技術（通常被稱為Web技術）開發的應用程序接口（ pplication Programming Interface，API）是設備與遠程服務器進行信息交互的核心。相比傳統的Web應用，大部分用戶無法直接接觸到邊緣設備使用的APⅠ，使得其遭受的攻擊相對較少。但隨著物聯網設備的普及，針對APⅠ的攻擊逐漸成為熱點。因此，文中提出了一種面向物聯網服務的Web攻擊向量檢測方法，用于對物聯網服務收到的Web流量進行檢測，并挖掘出其中的惡意流量，從而為安全運營中心（ Security Operation Center，SOC）提供安全情報。該方法在對超文本傳輸協議（HypertextTransferProtocol，HTTP）請求的文本序列進行特征抽取的基礎上，針對API請求的報文格式相對固定的特點，結合雙向長短期記憶網絡（ Bidirectional Long Short- Term Memory， BLSTM）實現對Web流量的攻擊向量檢測。實驗結果表明，相比基于規則的Web應用防火墻（ Web application Firewall，WAF）和傳統的機器學習方法，所提方法針對面向物聯網服務API的攻擊具有更好的識別能力。
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