李雪
- 作品数：1 被引量：8H指数：1
- 供职机构：北京邮电大学计算机学院网络与交换技术国家重点实验室更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种新的Web应用防火墙的自学习模型被引量：8
- 2014年
- 针对Web应用攻击方式繁多、传统Web应用防火墙黑名单规则库过于复杂的问题,提出一种新的Web应用防火墙的自学习模型,采用先收集、整理和归纳网页参数特征,再与用户提交数据进行规则匹配的方法,实现对Web应用的安全防护.自学习模型将Web页面参数分为类型固定参数、枚举参数和用户输入参数三类,由初始学习模块和持续学习模块组成,前者由合理样本数据建立初始规则库,后者根据用户近一段时间的输入数据持续学习网页特点,扩充用户合法行为模式,以适应用户需求变化和Web应用更新.本模型采用异常流量统计和数据包相似性分析的综合方法应对针对学习过程的攻击,进行有选择性的学习.实验结果表明此自学习模型具有良好的安全防护能力和学习能力.
- 李雪唐文张华
- 关键词：WEB安全WEB应用防火墙
