【二等奖方案】Web攻击检测与分类识别赛题「机器学习」团队解题思路

TF-IDF与LightGBM在Web攻击检测中的应用
团队使用TF-IDF进行特征工程,结合LightGBM模型解决2022CCFBDCIWeb攻击检测与分类任务,通过数据可视化和参数调优,初赛成绩0.96922604。

2022 CCF BDCI 数字安全公开赛

赛题Web攻击检测与分类识别

地址:http://go.datafountain.cn/4Zj

@机器学习战队

获奖方案

团队简介

我们团队由五名成员组成,对机器学习都非常感兴趣,同时在机器学习领域有着丰富的实战经验,对结构化数据,nlp、cv任务都有丰富的经验。在工作和比赛中,都曾获得过一些优异的成绩。

队长:吴绍武,中山大学 网络空间安全专业 在读博士;

队员:冯楠坪、齐福晓、闫利帅来自中企网络通信技术有限公司;

队员:张琦华,加州大学圣塔巴巴拉分校 数学专业。

图片

摘要

本文描述了我们团队针对2022 CCF BDCI Web攻击检测与分类识别这一赛题的解决方案及算法。我们团队的方案是观察数据特点,对数据进行数据统计后进行可视化分析,然后基于针对TF-IDF维度特征的特征工程,包括特征

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