# WAF
环境配置：</br>
首先要求：python 3.6</br>
响应的库函数：TensorFlow，python-scapy</br>
1. train_url.py：</br>
>> 该文件主要包含的功能是实现对训练数据的加载以及处理，同时训练模型模块以及预测分析模块也在此</br>
2. get_url.py:</br>
>> 该文件的主要功能是实现抓取数据包，同时将数据包中的URL解析出来</br>
3. type.py：</br>
>> 该文件的主要功能是实现对攻击类型的判断</br>
4. UI.py：</br>
>> 该文件是实现UI界面</br>
5. Main.py：</br>
>> 主函数的执行入口</br>
毕设&课设&项目&实训-基于机器学习的web攻击检测系统.zip
版权申诉
80 浏览量
2024-02-03
14:53:05
上传
评论
收藏 26.58MB ZIP 举报
基于机器学习的web攻击检测系统.zip （66个子文件） 
资料总结 AiWaf-1 image 
warning.jpeg 7KB
1.jpg 179KB data .DS_Store 6KB
badqueries.txt 3.17MB goodqueries.txt 21.71MB good_fromE.txt 325KB test.txt 4KB bad_fromE.txt 145KB Readme.txt 493B model .DS_Store 6KB lg.pickle 4.27MB svm.pickle 4.42MB train.label 8KB README.md 595B code .DS_Store 6KB main.py 178B en0sniff.pcap 24B UI.py 5KB train_url.py 8KB type.py 2KB __pycache__ train_url.cpython-36.pyc 5KB UI.cpython-36.pyc 4KB type.cpython-36.pyc 2KB geturl.cpython-36.pyc 2KB geturl.py 2KB AiWaf-2 data XSS_dataset.csv 1.59MB sqli.csv 706KB SQLiV3.csv 2.21MB model mult_svm.pkl 4.95MB mult_rf.pkl 1.23MB gru.h5 2.81MB mult_knn.pkl 20.88MB mult_cnn keras_metadata.pb 34KB saved_model.pb 308KB variables variables.index 5KB variables.data-00000-of-00001 6.88MB model_word2vec 4.44MB images 
confusion_matrix_CNN.png 20KB confusion_matrix_GRU.png 20KB confusion_matrix_KNN.png 20KB confusion_matrix_rf.png 19KB confusion_matrix_SVM.png 23KB code rf.py 3KB evaluate.py 4KB svm.py 2KB gru.py 3KB splitdata.py 2KB trainmain.py 2KB staticfeature.py 3KB predict.py 2KB loaddata.py 2KB cnn.py 4KB vecmodel.py 2KB knn.py 2KB __pycache__ loaddata.cpython-38.pyc 1KB staticfeature.cpython-38.pyc 3KB evaluate.cpython-38.pyc 3KB gru.cpython-38.pyc 2KB cnn.cpython-38.pyc 3KB vecmodel.cpython-38.pyc 2KB lstm.cpython-38.pyc 2KB rf.cpython-38.pyc 2KB splitdata.cpython-38.pyc 2KB knn.cpython-38.pyc 2KB svm.cpython-38.pyc 2KB README.md 387B资源评论
