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Updated: Jan 17, 2026

Constructing and Visualizing Models using Mime-based Machine-learning Framework
06:19

Constructing and Visualizing Models using Mime-based Machine-learning Framework

Published on: July 22, 2025

2.3K

基于机器学习模型的Web应用程序防火墙.

Muhammed Ersin Durmuşkaya1, Selim Bayraklı2

  • 1Department of Computer Engineering, Istanbul Kultur University, Istanbul, Turkey.

PeerJ. Computer science
|September 24, 2025
PubMed
概括

机器学习通过检测注入攻击来增强Web应用程序的安全性. 一个决策树算法在Web应用程序防火墙 (WAF) 中被证明是最有效的,在实时威胁检测中实现了高精度.

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科学领域:

  • 网络安全 网络安全
  • 机器学习应用 机器学习应用
  • 网络应用程序安全 网络应用程序安全

背景情况:

  • 网络应用程序对于敏感数据和金融交易越来越重要.
  • 这种依赖需要强有力的安全措施来应对不断变化的网络威胁.
  • 注入漏洞对Web应用程序的完整性构成重大风险.

研究的目的:

  • 设计和评估基于机器学习的Web应用程序防火墙 (WAF).
  • 为了保护Web应用程序,特别是针对常见的注入漏洞.
  • 为了比较各种机器学习算法的威胁检测效率.

主要方法:

  • 使用了一个混合数据集,包括CISC 2010,HTTPParams 2015和实时HTTP请求.
  • 评估了五种分类算法:K-最近邻居,逻辑回归,天真贝叶斯,支持向量机和决策树.
  • 这些算法被测试了它们检测跨站点脚本 (XSS),SQL注入,OS命令注入和本地文件包含攻击的能力.

主要成果:

  • 决策树算法在精度,准确性,回忆,F1得分,ROC和AUC指标方面表现出卓越的表现.
  • 使用决策树算法对WAF进行实时测试,F1得分为93.13%,准确率为93.27%.
  • 混矩阵分析证实了基于机器学习的WAF的高效性.

结论:

  • 基于机器学习的WAF可以有效地保护Web应用程序注入威胁.
  • 决策树算法是开发此类安全系统的非常合适的选择.
  • 未来的研究应该探索更广泛的攻击覆盖范围和用于WAF增强的多样化数据集.
关键词:
分类 分类 分类 分类.注射方式 注射方式机器学习是机器学习.在WAF中,WAF是WAF.网络应用程序防火墙网络安全 网络安全

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Last Updated: Jan 17, 2026

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