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基于机器学习的Web应用程序漏洞检测方法及应用研究

摘要

随着Web应用程序的广泛普及和不断发展，承载着大量敏感信息的Web应

用程序已经成为互联网安全领域所面临的一大挑战。Web应用程序漏洞的存在给

这些信息带来了极大的威胁，这可能导致用户数据泄露和个人隐私侵犯。XSS攻

击和SQL注入是最常见的Web攻击类型，但是现有检测方法的效果尚不理想，

导致这两种攻击仍然是最具危险性和普遍性的网络安全威胁。因此，迫切需要研

究更有效的漏洞检测手段，以提升Web应用程序的安全性。

基于上述背景，本文研究并提出基于融合验证的检测模型和基于FP-growth

算法优化的XGBoost检测模型，并通过仿真实验和应用验证其有效性。具体来

说，本文的研究工作主要包含以下几个方面：

（1）传统检测方法存在的不足及机器学习在Web安全领域的研究现状分析。

首先，传统的漏洞检测方法存在处理多样化攻击载荷的能力不足、过度依赖人工

参与以及攻击向量完整性等问题。相比之下，机器学习具有强大的数据分析、模

式识别和自我学习能力，能有效弥补传统方法的不足。因此，越来越多的研究者

开始采用机器学习方法来检测Web应用程序漏洞。但是目前的机器学习检测方

法仍存在检测模型单一、特征选择困难、准确率较低和漏报率较高等问题。

（2）基于融合验证的攻击检测模型研究。首先提出融合验证方法，将流量

检测和XSS有效载荷检测相结合。其次，通过对XSS攻击的语法特性进行分析，

总结出7种具有强泛化能力的特征。最后，实验结果表明，这种融合验证模型能

够有效解决现有检测方法所面临的检测模型单一和高漏报率的问题。

（3）基于FP-growth算法优化的XGBoost检测模型研究。首先使用FP-

growth算法挖掘出具有代表性的恶意参数，并将其加入特征指标。实验时使用网

格搜索方法对参数进行自动调整，以获得性能较优的分类模型。最后将实验结果

与近年来表现较好的模型作对比，发现该模型的准确率均优于前人的模型，同时

还保持着较低的误报率。

（4）基于机器学习的Web应用程序漏洞检测的仿真应用研究。首先设计了

一个在电子商务场景下进行漏洞检测的方案，然后通过仿真实验验证了本文的研

究成果在实际应用中具备有效性，同时有助于推动机器学习在网络安全领域的应

用和发展。

关键词：Web应用程序漏洞，XSS攻击，SQL注入，机器学习

ResearchonMethodandApplicationofWebApplicationVulnerabil-

ityDetectionBasedonMachineLearning

Abstract

WiththeprevalenceandcontinuousdevelopmentofWebapplicationsgrow,these

applications,whichcarryalargeamountofsensitiveinformation,havebecomeamajor

challengeinthefieldofinternetsecurity.TheexistenceofWebapplicationvulnerabil-

itiesposesasignificantthreattothisinformation,potentiallyleadingtouserdataleak-

ageandprivacyinvasion.Cross-sitescripting(XSS)attacksandSQLinjectionsarethe

mostcommontypesofWebattacks.However,theeffectivenessofexistingdetection

methodsisnotideal,resultinginthesetwotypesofattacksremainingthemostdanger-

ousandwidespreadcyberthreats.Therefore,thereis