# 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>
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于机器学习的web攻击检测系统
共65个文件
py:17个
pyc:15个
txt:5个
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2024-05-08
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基于机器学习的Web攻击检测系统是一种利用机器学习算法来自动识别和防御Web应用中的安全威胁的系统。该系统通过训练机器学习模型来识别恶意流量和攻击模式,并采取相应的防御措施来保护Web应用的安全。 以下是基于机器学习的Web攻击检测系统的一些关键组成部分和工作原理: 数据集收集与处理:系统首先需要收集Web应用的日志数据、网络流量数据等,这些数据包含了Web应用的正常行为和潜在的攻击行为。然后,对这些数据进行预处理,包括数据清洗、特征提取等,以便机器学习模型能够从中学习出有效的模式。 机器学习模型训练:使用处理后的数据集来训练机器学习模型。这些模型可以是分类器、聚类器、异常检测器等,用于识别恶意流量和攻击模式。在训练过程中,模型会学习正常流量和恶意流量的特征,并不断优化自己的参数以提高识别准确率。 实时检测与防御:训练好的机器学习模型被部署到Web应用中,用于实时检测网络流量和请求。当模型识别到恶意流量或攻击模式时,系统会采取相应的防御措施,如拦截请求、记录日志、发送警报等,以防止攻击者进一步破坏Web应用的安全。 反馈与更新:基于机器学习的Web攻击检测系统通常具有反馈机制,用于
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基于机器学习的web攻击检测系统.zip (65个子文件)
content
AiWaf-1
image
warning.jpeg 7KB
1.jpg 179KB
data
.DS_Store 6KB
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
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