基于循环神经网络的Web应用防火墙加固方案

摘要：

Web应用防火墙(WAF)基于一组规则检测和过滤进出Web应用程序的HTTP流量,鉴于恶意流量的复杂性,需要对WAF规则进行不断更新以抵御最新的攻击.然而,现有的WAF规则更新方法都需要专业知识来人工设计关于某种攻击的恶意测试流量,并针对该恶意流量生成防护规则,这种方法十分耗时且不能扩展到其他类型的攻击.提出一种基于循环神经网络(RNN)的Web应用防火墙加固方案,在不依赖任何专业知识的情况下自动化加固WAF.使用RNN模型生成恶意攻击样本,从中找到能够绕过WAF的恶意攻击,发现WAF规则存在的安全风险.在此基础上,通过设计评分函数找到恶意攻击样本的重要字符串来生成加固签名,阻止后续类似的攻击,并设计简化的正则表达式作为加固签名的表达形式.在4款WAF上针对SQL注入、跨站脚本攻击和命令注入这3种攻击进行测试,结果显示,该方案成功生成了大量绕过WAF的恶意样本,WAF针对这些样本的平均拦截率仅为52％,与传统突变方案和SQLMap工具相比能够生成更多绕过恶意攻击,在应用加固签名后,WAF的恶意攻击拦截率提升至90％以上且误报率维持为0,表明加固签名成功阻止了这些绕过攻击,验证了所提方案的有效性.

关键词：Web应用防火墙、循环神经网络、SQL注入、跨站脚本、命令注入

所属期刊栏目：48

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：120-126