对抗性 ModSecurity：用强大的机器学习对抗敌对 SQL 注入
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本文介绍了 ModSecurity 作为标准开源 Web 应用防火墙（WAF）的机制，指出其在检测 SQL 注入（SQLi）攻击方面的不足，并设计了一个名为 AdvModSec 的机器学习模型，用于检测 SQLi 攻击，通过实验证明 AdvModSec 相对于原始版的 ModSecurity 在检测率上提高了 21％，在对抗 SQLi 攻击的鲁棒性上提高了 42％，从而在构建更强大可信赖的...
本文介绍了ModSecurity作为开源Web应用防火墙（WAF）的机制，指出其在检测SQL注入攻击方面的不足。作者设计了AdvModSec机器学习模型，用于检测SQLi攻击。实验证明，AdvModSec相较于原始版ModSecurity，在检测率上提高了21％，在对抗SQLi攻击的鲁棒性上提高了42％。这是构建更强大可信赖的WAF的重要进展。
