基于机器学习的WEB攻击分类检测模型教学文档

1. 概述

本文档详细介绍了基于机器学习的WEB攻击分类检测模型，该模型采用聚类和分类相结合的方法，能够有效检测SQL注入、XSS攻击等多种WEB攻击类型。模型通过分析URL特征，使用K-means聚类和随机森林分类算法，实现了对新型WEB攻击行为的发现。

2. 系统架构

2.1 整体流程

1. 日志预处理：收集并处理网络访问日志
2. 聚类模型：使用K-means算法形成正常和已知攻击的样本簇
3. 异常过滤：过滤掉异常数据
4. 分类模型：使用随机森林算法对数据进行分类
5. 攻击检测：识别新型WEB攻击行为

2.2 攻击类型分类

3. 攻击类型详解

3.1 SQL注入攻击

• 原理：通过操作输入修改后台数据库语句，执行恶意代码
• 特征：
  • 包含SQL关键词(如select, union, drop等)
  • 数字占比较高
  • 可能包含特殊字符(如单引号、分号等)

3.2 XSS攻击

• 类型：
  • 存储型XSS
  • 反射型XSS
• 原理：在URL请求参数中加入脚本代码，针对HTML的注入攻击
• 特征：
  • 包含