Web攻击检测机器学习深度实践
发布时间：2019-06-25 15:22:32 所属栏目：经验 来源：月亮与六便士
导读：一、概述 1. 传统WAF的痛点 传统的WAF，依赖规则和黑白名单的方式来进行Web攻击检测。该方式过分依赖安全人员的知识广度，针对未知攻击类型无可奈何;另一方面即使是已知的攻击类型，由于正则表达式天生的局限性，以及shell、php等语言极其灵活的语法，理论
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3. 模型评估
测试时样本量为10000时，准确度为99.4%; 测试时样本量584万时，经过GPU训练准确度达到99.99%; 经观察识别错误样本，大多因长度切割的原因造成url片段是否具有攻击意图不好界定。 4. 小结 （编辑：晋中站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
