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《mRMR-XGBoost双层模型的Web用户异常行为分析研究》
一、引言
随着互联网技术的迅猛发展，Web用户行为分析成为了网络安全领域研究的热点问题。其中，Web用户异常行为检测与分析，是提高网络安全防范和响应机制的关键环节。本文提出了一种基于mRMR（MaximumRelevanceandMinimumRedundancy）特征选择与XGBoost（ExtremeGradientBoosting）算法的双层模型，用于Web用户异常行为的分析研究。
二、研究背景与意义
在Web应用中，用户行为异常往往伴随着安全威胁，如恶意攻击、数据泄露等。因此，准确、高效地检测和分析Web用户
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