基于机器学习的日志分析系统的设计与实现

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随着网络应用的发展,针对Web服务的恶意攻击也日益增多,如何在第一时间找到恶意的攻击日志,确认攻击者IP和漏洞位置,为后续的漏洞修补和攻击溯源提供有效帮助,是本文的研究重点。本系统通过漏洞测试工具收集恶意请求URL,使用Python的Sklearn(Scikit-learn)框架实现SVM(SupportVectorMachines,支持向量机)模型,对收集到的恶意URL进行关键词和特征提取,再对模型进行训练,训练结果通过Pickle方式保存。使用本系统可以对常见的漏洞利用方式如SQL注入、XSS、远程代码执行等进行检测,为Web服务的安全运行以及漏洞修复、重新上线等提供有效帮助,减少漏洞攻击事件带来的损失。
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