Web防火墻是信息安全的第一道防線。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速更新，新的黑客技術(shù)也層出不窮，為傳統(tǒng)規(guī)則防火墻帶來了挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)web入侵檢測技術(shù)通過維護規(guī)則集對入侵訪問進行攔截。一方面，硬規(guī)則在靈活的黑客面前，很容易被繞過，且基于以往知識的規(guī)則集難以應(yīng)對0day攻擊；另一方面，攻防對抗水漲船高，防守方規(guī)則的構(gòu)造和維護門檻高、成本大。
基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)的新一代web入侵檢測技術(shù)有望彌補傳統(tǒng)規(guī)則集方法的不足，為web對抗的防守端帶來新的發(fā)展和突破。機器學(xué)習(xí)方法能夠基于大量數(shù)據(jù)進行自動化學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，已經(jīng)在圖像、語音、自然語言處理等方面廣泛應(yīng)用。然而，機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于web入侵檢測也存在挑戰(zhàn)，其中最大的困難就是標(biāo)簽數(shù)據(jù)的缺乏。盡管有大量的正常訪問流量數(shù)據(jù)，但web入侵樣本稀少，且變化多樣，對模型的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練造成困難。因此，目前大多數(shù)web入侵檢測都是基于無監(jiān)督的方法，針對大量正常日志建立模型(Profile)，而與正常流量不符的則被識別為異常。這個思路與攔截規(guī)則的構(gòu)造恰恰相反。攔截規(guī)則意在識別入侵行為，因而需要在對抗中“隨機應(yīng)變”；而基于profile的方法旨在建模正常流量，在對抗中“以不變應(yīng)萬變”，且更難被繞過。
基于異常檢測的web入侵識別，訓(xùn)練階段通常需要針對每個url，基于大量正常樣本，抽象出能夠描述樣本集的統(tǒng)計學(xué)或機器學(xué)習(xí)模型(Profile)。檢測階段，通過判斷web訪問是否與Profile相符，來識別異常。
對于Profile的建立，主要有以下幾種思路：
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