基于人工智能的Web應用防火墻的架構、技術與優勢分析

摘要：傳統防火墻的靜態防御模式難以應對快速變化的攻擊手段，而人工智能賦能的 WAF 通過實時分析海量網絡數據，自動學習流量模式與攻擊特征，實現動態策略調整，能更精準地區分合法請求與惡意攻擊，顯著減少誤報與漏報，并且在應對大規模網絡攻擊時能夠快速做出響應，及時阻斷攻擊鏈路，降低攻擊對Web應用的影響，保障業務的連續性和穩定性。通過剖析傳統Web應用防火墻的局限性，對比人工智能技術與傳統技術相結合的優勢，闡釋其系統架構與關鍵技術，旨在提升Web應用安全性，為構建先進的安全防護體系提供參考。?

關鍵詞：人工智能技術；Web應用；防火墻系統

中圖分類號：TP393" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）19-0048-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言?

隨著Web應用的廣泛普及，Web應用已深度融入社會運轉的各個環節，其不僅應用于智能城市的精細化管理，還應用于遠程醫療的實時交互，其安全性已成為關鍵基礎設施和社會運行的基石，但網絡安全形勢卻愈發嚴峻復雜。傳統Web應用防火墻主要基于靜態規則庫，面對層出不窮且不斷演變的網絡攻擊，如利用人工智能算法生成的智能惡意軟件與基于零日漏洞的高級持續性威脅（APT） 等難以有效應對。當下，網絡攻擊者開始運用人工智能技術來優化攻擊策略，能夠自動繞過傳統防護機制。人工智能技術在模式識別、數據挖掘等領域的突破，為革新Web應用防火墻提供了可能，將人工智能技術融入Web應用防火墻系統，使其具備類似人類智能的學習、推理和決策能力，能夠實時感知網絡環境變化，精準識別新型攻擊模式，成為保障Web應用安全的關鍵研究方向[1]。

1 傳統Web應用防火墻的局限性

1.1 規則匹配滯后

傳統Web應用防火墻主要依賴預先設定的規則集來檢測各類攻擊行為，在網絡攻擊手段日益多樣化和快速演變的當下，這種基于固定規則的檢測方式存在顯著的滯后性。安全團隊需要投入大量精力收集分析新的攻擊樣本，并據此更新防火墻的規則庫，但這一過程往往耗時較長，在規則更新完成之前，Web應用實際上處于缺乏有效防護的狀態。以新型SQL注入變種攻擊為例，這類攻擊會巧妙地繞過傳統規則，在防火墻未能及時識別的情況下，攻擊者可以輕易地獲取數據庫中的敏感信息，從而增加數據泄露的風險，給企業和用戶帶來損失。

1.2 難防未知攻擊

傳統Web應用防火墻的檢測機制建立在已知攻擊模式的基礎之上，未知攻擊的特征并不在現有的規則庫中，防火墻往往會將其誤判為正常流量，無法進行有效的識別和防范。當攻擊者利用新發現的Web應用漏洞發起攻擊時，傳統防火墻由于缺乏相應的規則匹配，無法及時察覺這種攻擊行為，導致Web應用暴露在風險之中，很容易遭受攻擊并出現服務中斷、數據丟失等后果[2]。

1.3 誤報率居高不下

為了確保能夠全面覆蓋各種潛在的攻擊行為，傳統Web應用防火墻通常會設置較為寬泛的規則。這種做法雖然在一定程度上提高了對攻擊的檢測概率，但也帶來了嚴重的誤報問題。大量的誤報信息會加重安全運維人員的工作負擔，他們需要花費大量時間去甄別這些誤報，從而分散對真正安全威脅的注意力。一些合法用戶的正常請求可能會因為與寬泛的規則相匹配而被誤判為攻擊行為，這不僅會影響用戶的正常使用體驗，還可能導致企業因客戶流失而遭受經濟損失。

2 人工智能技術與傳統技術結合優勢

2.1 提升檢測準確率

將人工智能技術與傳統規則匹配技術相結合能夠實現優勢互補，提升Web應用防火墻的檢測準確率。傳統規則匹配技術憑借預先設定的精確規則，能夠快速識別并阻斷常見的攻擊行為，例如常見的SQL注入攻擊，傳統規則可以在瞬間做出反應，有效阻止攻擊者對數據庫的非法訪問。而人工智能技術憑借強大的學習和分析能力，專注于檢測未知和復雜的攻擊，通過對大量網絡流量數據的學習能夠捕捉到新型攻擊的特征和模式，即使攻擊形式發生變形，也能準確識別。在實際應用中，這種結合模式通常采用并行運行規則引擎和 AI引擎的方式。規則引擎依據既定的規則庫對流量進行快速篩查，一旦發現符合規則的攻擊行為便立即阻斷。與此同時，AI引擎對流量數據進行深度分析，挖掘潛在的新型攻擊模式。二者并行工作，使得防火墻在面對各種攻擊時，既能快速處理已知威脅，又能有效應對未知風險，從而減少漏報和誤報的情況，提高整體的安全防護水平[3]。

2.2 增強適應性和靈活性

人工智能技術的融入使Web應用防火墻具備自動適應網絡環境和攻擊手段變化的能力。在不斷變化的網絡環境中，新的攻擊手段層出不窮，傳統防火墻往往難以快速跟上這些變化。而人工智能模型可以通過實時學習新的流量數據，不斷更新和優化自身的檢測算法，從而及時提升對新型攻擊的檢測能力。這種結合模式下，AI引擎可作為規則引擎的補充。當出現新的Web應用框架或業務模式時，AI引擎能夠迅速學習新的正常流量特征，調整檢測策略。傳統規則引擎則在此基礎上提供基礎的防護保障，確保系統在各種情況下都能穩定運行，有效抵御各種安全威脅。二者協同工作，使整個系統在面對復雜情況時表現出更強的靈活性。

2.3 降低運維成本

盡管在引入人工智能技術初期需要一定的技術投入和人員培訓成本，但從長遠來看，這種結合方式能夠降低Web應用防火墻的運維成本。人工智能模型具有強大的自動處理能力，能夠自動檢測和處理大量的安全事件，大大減少安全運維人員手動分析處理安全警報的工作量。在具體實現上，AI引擎可作為預過濾器，先對流量數據進行初步篩選和分析，過濾掉大部分正常流量，將可能存在威脅的流量傳遞給規則引擎進行進一步判斷。傳統防火墻由于規則寬泛，往往會產生大量的誤報，導致運維人員需要花費大量時間和精力去甄別和處理這些誤報。結合人工智能技術的防火墻憑借較低的誤報率，使運維人員能夠將更多的精力集中在處理真正的安全威脅上，從而提高工作效率[4]。舉例來說，傳統防火墻每日可能產生數千條誤報，而結合人工智能技術的防火墻可以將誤報率降至數十條，切實減輕運維人員的負擔，降低企業的運維成本。

3 基于人工智能技術的Web應用防火墻系統?

3.1 系統架構解析?

基于人工智能技術的Web應用防火墻系統的架構是復雜且精密的體系，各個模塊協同工作，共同為Web應用提供全方位的安全防護，系統架構圖如圖1所示。

1） 數據采集與預處理模塊。此模塊負責收集Web應用各類流量數據，這些數據包括HTTP請求數據、響應數據以及用戶行為數據等。在采集過程中，系統會面臨海量且復雜的數據，其中可能包含無效信息、重復請求以及噪聲數據等，因此預處理操作至關重要。數據清洗環節會去除無效和重復的數據，確保數據的準確性和完整性；去噪操作能消除數據中的干擾因素，提高數據的質量；格式轉換將數據統一為適合后續分析和模型訓練的格式，保障數據的一致性，為后續的分析和模型訓練奠定堅實的數據根基，提升數據的可用性[5]。例如，在一個大型電商網站的Web應用中，每天會產生大量的用戶請求數據，通過數據采集與預處理模塊，能夠篩選出有效的請求數據，去除重復和無效的請求，為后續的安全防護提供高質量的數據支持。

2） 人工智能模型訓練模塊。此模塊運用多種先進的機器學習和深度學習算法。在機器學習算法方面，系統采用支持向量機（SVM） 、決策樹與隨機森林等多種算法，能夠從海量的正常與攻擊流量數據中精準地捕捉特征模式。舉例來說，SVM算法會對HTTP請求中的參數、URL等關鍵特征進行深入學習，通過構建分類邊界精準地區分正常請求與攻擊請求。在實際應用中，SVM算法可以識別出那些偽裝成正常請求的SQL注入攻擊，為防火墻提供可靠的判斷依據。卷積神經網絡（CNN） 、循環神經網絡（RNN） 及其變體（如LSTM） 等深度學習模型被構建出來，用于深入分析Web應用流量。CNN模型可以對Web頁面的結構和內容進行自動特征提取，能夠識別出頁面中潛在的XSS攻擊代碼。通過大規模的數據訓練，這些模型的參數不斷優化，使其對攻擊的檢測準確率不斷提高。在一個金融行業的Web應用中，深度學習模型可以通過分析用戶的操作行為和流量模式，準確識別出異常的登錄行為，及時發現潛在的安全威脅。

3） 實時檢測與響應模塊。此模塊是系統的前沿陣地，訓練成熟的人工智能模型部署在此模塊中時刻監測著Web應用流量，一旦模型檢測到疑似攻擊流量，會立即觸發高效的響應機制。相應措施包括阻斷攻擊流量防止攻擊進一步擴散，詳細記錄攻擊信息為后續的安全分析和溯源提供依據，迅速向安全管理員發送警報使管理員能夠及時了解安全事件的情況。例如，當系統檢測到SQL注入攻擊時，會瞬間阻斷相關的HTTP請求，防止攻擊者對數據庫進行非法操作，系統會向管理員發送一份包含攻擊源IP等詳細信息的報告，管理員可以根據這些信息及時采取措施處置安全事件，保障Web應用的安全穩定運行。

3.2 關鍵技術闡釋

1） 異常檢測技術。基于人工智能的異常檢測技術核心在于通過學習正常Web應用流量模式與特征，構建精準的正常行為模型。在構建正常行為模型時，系統會收集大量的歷史流量數據，這些數據涵蓋了各種正常操作場景。通過對這些數據的深入分析，提取出能夠代表正常行為的特征，并利用機器學習算法將這些特征進行整合和建模，形成能夠描述正常行為模式的模型。當實時流量數據進入系統時，會將其與構建好的正常行為模型進行比對。如果實時流量數據與正常模型的偏差較大，超出預設的閾值，系統就會判定可能存在的潛在攻擊。例如，在分析用戶登錄行為時，系統會建立正常登錄時間、地點、頻率等特征模型。在正常情況下，用戶可能在工作日的固定時間段內從常用的地點登錄系統。但如果系統檢測到某個用戶在短時間內從多個不同地區頻繁登錄，且登錄時間與歷史記錄差異顯著，那么系統就會將其視為異常行為，并進一步進行深入檢測，以確定是否存在攻擊行為[6]。

2） 機器學習分類算法優化。為了提升機器學習算法在Web應用防火墻中的性能，相關人員需要對其進行多方面的優化。集成學習通過組合多個不同的機器學習模型，充分發揮各個模型的優勢，從而提高分類的準確性與穩定性。例如，融合隨機森林和邏輯回歸模型。隨機森林模型具有較強的抗過擬合能力和處理高維數據的能力，能夠捕捉到數據中的復雜非線性關系，而邏輯回歸模型則具有簡單、可解釋性強的特點，在處理線性可分問題時表現出色。相關人員需要將這兩個模型進行融合，綜合其優點以提高對不同類型攻擊的分類準確性。運用特征選擇和降維技術也是優化機器學習算法的重要手段。在實際應用中，Web應用流量數據往往包含大量特征，其中一些特征是冗余的，不僅會增加模型的訓練時間，還會消耗大量計算資源。相關人員可以通過特征選擇技術去除那些對分類結果影響較小的冗余特征，保留關鍵特征，從而縮短模型訓練時間，降低計算資源消耗。降維技術可以將高維數據轉換為低維數據，減少數據的復雜度，同時保留數據的主要信息，增強模型的訓練效率與泛化能力。例如，在一個包含數百個特征的Web應用流量數據集中，通過特征選擇和降維技術可以將特征數量減少到幾十個，同時提高模型的分類準確率和泛化能力。此外，超參數調優也是不可忽視的優化方法。機器學習模型的超參數對模型的性能有著重要影響，不同的超參數組合會導致模型在訓練集和測試集上的表現差異很大。相關人員可以通過網格搜索、隨機搜索或貝葉斯優化等方法，對模型的超參數進行系統的調優，找到最優的超參數組合，進一步提升模型在Web應用防火墻中的分類性能。

3）深度學習在流量分析中的應用。深度學習模型在Web應用流量分析中具有獨特的優勢，能夠自動學習Web應用流量中的復雜特征，無須手動提取。遞歸神經網絡（RNN）是一種常用的深度學習模型，特別適用于分析具有時間序列特性的數據。在Web應用流量分析中，HTTP請求序列往往具有一定的時間依賴關系，例如用戶的連續操作行為。RNN可以對HTTP請求序列進行分析，捕捉請求之間的時間依賴關系，從而更好地理解用戶的行為模式。在檢測DDoS攻擊時，RNN能夠學習正常流量的請求頻率和模式。正常情況下，Web應用的請求頻率相對穩定，且請求模式具有一定的規律性。當出現大量異常請求時，RNN能夠精準識別這種異常模式，并將其判定為DDoS攻擊。此外，生成對抗網絡（GAN）在深度學習流量分析中發揮著重要作用。GAN可以生成模擬攻擊流量數據，擴充訓練數據集。通過生成多種類型的攻擊流量數據，使深度學習模型在訓練過程中接觸到更多的攻擊場景，從而提升模型對各類攻擊場景的適應能力。例如，在實際的Web應用防火墻系統中，利用GAN生成的模擬攻擊流量數據對深度學習模型進行訓練后，模型對新型DDoS攻擊的檢測準確率得到提高。

4 結束語

本研究圍繞基于人工智能技術的Web應用防火墻系統展開，詳細闡述人工智能在其中的系統架構、關鍵技術和與傳統技術結合的優勢。研究結果顯示，人工智能可以有效提高Web應用防火墻的檢測準確率、適應性與靈活性，并降低運維成本，顯著提升安全防護能力。展望未來，量子機器學習、遷移學習等新興技術將推動Web應用防火墻邁向更高智能化與高效化，但須重視人工智能自身帶來的安全風險，并強化其與區塊鏈等技術的融合應用，這將為構建更完善的Web應用安全生態系統提供新路徑。

參考文獻：

[1] 康富林.人工智能技術在計算機網絡防火墻設計中的應用[J].信息與電腦，2024，36（23）：113-115.

[2] 劉城.基于人工智能技術的Web應用防火墻系統研究[J].信息與電腦（理論版），2024，36（18）：97-99.

[3] 龍安康，羅云.Web應用防火墻（WAF）技術演進與發展趨勢[J].中國信息界，2024（3）：26-28.

[4] 劉志軍.人工智能技術在計算機網絡安全中的應用[J].信息記錄材料，2023，24（12）：240-242.

[5] 曹越.人工智能技術在計算機網絡安全中的應用研究[J].中國新通信，2023，25（17）：119-121.

[6] 馬月，侯雪城，吳佳帥，等.Web應用防火墻（WAF）技術的綜述[J].計算機時代，2020（3）：13-15，19.

【通聯編輯：謝媛媛】