Web防火墙是信息安全的第一道防线。随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战。传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截。一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击;另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高、成本大。

基于机器学习技术的新一代web入侵检测技术有望弥补传统规则集方法的不足,为web对抗的防守端带来新的发展和突破。机器学习方法能够基于大量数据进行自动化学习和训练,已经在图像、语音、自然语言处理等方面广泛应用。然而,机器学习应用于web入侵检测也存在挑战,其中最大的困难就是标签数据的缺乏。尽管有大量的正常访问流量数据,但web入侵样本稀少,且变化多样,对模型的学习和训练造成困难。因此,目前大多数web入侵检测都是基于无监督的方法,针对大量正常日志建立模型(Profile),而与正常流量不符的则被识别为异常。这个思路与拦截规则的构造恰恰相反。拦截规则意在识别入侵行为,因而需要在对抗中“随机应变”;而基于profile的方法旨在建模正常流量,在对抗中“以不变应万变”,且更难被绕过。

基于异常检测的web入侵识别,训练阶段通常需要针对每个url,基于大量正常样本,抽象出能够描述样本集的统计学或机器学习模型(Profile)。检测阶段,通过判断web访问是否与Profile相符,来识别异常。

对于Profile的建立,主要有以下几种思路:

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