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RAT：基于强化学习驱动和自适应测试的 Web 应用防火墙漏洞发现
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于强化学习驱动的自适应黑盒测试策略，用于发现Web应用防火墙中的注入漏洞。该方法通过聚类攻击样本和自适应搜索算法，有效地发现绕过攻击模式。实验证明该方法在测试配置良好的WAF时，相比其他方法可提高33.53%的绕过有效载荷发现率，并在找到第一个绕过有效载荷之前减少63.16%尝试次数。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于强化学习的自适应黑盒测试策略。
- 该策略用于发现Web应用防火墙中的注入漏洞。
- 方法通过聚类攻击样本和自适应搜索算法来发现绕过攻击模式。
- 实验证明该方法在测试配置良好的WAF时，绕过有效载荷发现率提高了33.53%。
- 该方法在找到第一个绕过有效载荷之前，尝试次数减少了63.16%。
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