机器学习驱动的攻击检测系统：SQL注入与特征提取

"红日AI安全的项目是利用机器学习技术构建一个攻击检测系统，主要关注SQL注入和多类型攻击的识别。系统采用TF-IDF和自编码特征结合机器学习算法，如逻辑回归、KNN、SVM和朴素贝叶斯进行训练。此外，还探索了卷积神经网络（CNN）在提取局部特征方面的应用。数据集来源于GitHub上的payload集合、secrepo的http.log数据以及HTTPDATASETCSIC2010数据集。" 在构建基于机器学习的攻击检测系统中，有几个关键知识点： 1. **SQL注入检测**：这是一种常见的网络安全威胁，攻击者通过输入恶意SQL代码来获取未经授权的数据或操作数据库。系统通过训练模型来识别这类攻击的特征。 2. **特征提取**：特征提取是机器学习模型的基础，文中提到了两种方法。**TD-IDF**（Term Frequency-Inverse Document Frequency）用于衡量一个词对于文档的重要性，它考虑了词在单一文档中的频率和在整个语料库中的频率。**自编码特征**可能是指通过自编码器（Autoencoder）学习数据的非线性表示，以捕获更复杂的信息。 3. **数据集获取**：攻击数据集来自GitHub上的payload集合，包含恶意请求；正常请求数据来自secrepo的http.log和HTTPDATASETCSIC2010，后者包含了大量正常和恶意请求。 4. **机器学习算法**：首先尝试了**逻辑回归**，这是一种常用的分类算法，适合处理二分类问题。随后还尝试了**KNN（K近邻算法）**、**SVM（支持向量机）**和**朴素贝叶斯**，这些也是常见的分类算法，适用于不同类型的数据和任务。 5. **卷积神经网络（CNN）**：CNN在图像处理和自然语言处理领域表现出色，能够捕捉局部特征，因此在特征提取中被考虑用于提升模型性能。 6. **数据预处理**：包括对请求进行分割，提取单词，以利用TF-IDF进行特征表示。`split_url`函数将字符串按照一定长度分块，可能用于创建更抽象的特征表示。 7. **模型评估**：通过交叉验证和得分来评估模型的性能，例如，逻辑回归模型达到了98.9%的准确率。 在实际应用中，构建这样的系统需要大量的数据清洗、特征工程、模型选择和调优。通过不断迭代和优化，可以提高攻击检测的准确性，降低误报和漏报的可能性，从而增强网络安全防护。