机器学习在Web攻击方向有什么建树吗？

往日日记

web攻击检测与防御与我蛮有缘的，我将其发展分为3个阶段 ，规则，规则过渡（libinjection），机器学习；也对应我成长的3个阶段，懵懂，小白，大佬。自己说自己大佬，是不是有点不太好。

2015年我读研，在此之前，web攻击检测都是基于正则匹配的规则防护，我实习做的恰巧是防火墙安全模块，经历了单包攻击防护，扫描攻击防护，flood攻击防护，黑白名单防护，URPF防护，双向代理防护，毕业论文做的是基于双向代理的HTTP DDoS攻击检测与防护。

2018年我工作，开源waf（web应用防火墙）还是以规则检测为主，但是基本上都具备了xss和sql的libinjection的语义防护，长亭waf在这方面做的最好，在modsecurity的二开项目中，我负责AI检测，历经3个月的研究，成功做出独立的产品（基于nginx的AI-Security-WAF）。

机器学习在web安全防护的应用，从0到1的落地实战：（2018年的作品）

1. ailx10：基于机器学习的WAF模型探究1
2. ailx10：基于机器学习的WAF模型探究2
3. ailx10：基于机器学习的WAF模型探究3
4. ailx10：基于机器学习的WAF模型探究4
5. ailx10：基于机器学习的WAF模型探究5
6. ailx10：基于机器学习的WAF模型探究6

2023年再来回首往事，大多数内容已经不记得了，唯有知乎里一行行文字，表示自己曾经来过。纵然不会有一去紫台连朔漠，独留青冢向黄昏的感慨万千，也会有往事如云飞逝去，心境如潮落悲凉的怅然若失。机器学习在web攻击检测领域已经火了5年了，能不能火下一个5年还是一个未知数。

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编辑于 2023-06-23 14:12・美国