基于机器学习的Web异常检测算法设计与实现

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近些年来,伴随着互联网技术的迅速普及与发展,网络安全事件频繁发生。不仅对网络用户的经济财产造成了巨大的损失,也对网络服务的提供商造成了许多不良影响。随着互联网服务逐渐趋于开放、便捷,以Web服务为主的互联网服务逐渐占据了网络服务中的主导地位。但是,由于Web服务自身的特点,使其易于遭受到黑客的攻击。在严峻的Web安全问题面前,如何高效的识别Web攻击事件,主动的进行Web攻击检测与防护,是目前网络安全领域的重要需求。传统的Web攻击检测方法主要基于已经发生的Web攻击而总结出规则库,通过匹配关键字或规则库来检测Web攻击,它可以有效地检测已有的网络攻击模式,但也有很大的局限性。一方面,这种攻击检测方法只能识别规则库中已经存在的攻击方式,无法响应新的攻击方式,灵活的黑客也可以轻松绕过这些规则。另一方面,规则库的构建和维护依赖于安全专家,这导致其成本过高而无法广泛使用。针对目前的研究和发展现状,本文引入机器学习和神经网络进行Web异常检测,主要的贡献如下:(1)通过分析Web攻击请求与正常请求的区别,对Web日志数据中HTTP请求字段包含的参数以及特殊字符进行统计分析,提取了若干统计特征用于传统机器学习算法的训练,并通过实验验证了其对于异常检测的有效性,从而得到基于传统机器学习算法的异常检测模型;(2)针对传统机器学习算法过度依赖人工提取特征以及检测性能差的缺点,本文提出一种使用卷积神经网络和门控循环单元相结合的CNN-GRU神经网络模型来检测Web攻击,实验表明该模型的检测性能优于传统机器学习模型;(3)针对目前特征工程中普通词袋模型以及词向量模型无法涵盖HTTP请求中参数长度以及字符个数等统计特征,本文提出使用通过统计分析所提取的统计特征对原始数据进行扩展从而构建了一个将统计特征与CNN-GRU模型相结合的Web异常检测模型,并通过实验验证了该方法可以优化模型的检测效果;(4)在本文所提出的Web异常检测模型基础上,基于Python-flask MVC框架设计并实现了一个Web异常检测系统,该系统包括数据预处理模块,模型训练模块,异常检测模块,攻击行为分析模块,数据存储模块以及可视化模块等六个模块,功能上包含模型训练以及异常检测两大功能。并通过测试验证了系统的功能。
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