【技术实现步骤摘要】
本公开涉及网络应用漏洞检测领域，尤其涉及一种网络应用漏洞异常检测方法、系统、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、在数字化转型的浪潮中，web应用已成为企业与用户交互的主要渠道，承载着关键的业务逻辑和敏感数据。然而，web应用的广泛使用也使其成为网络攻击的主要目标。sql注入、跨站脚本（xss）、跨站请求伪造（csrf）等漏洞层出不穷，给企业和用户带来了巨大的安全风险。传统的安全防护措施，如防火墙、入侵检测系统（ids）和入侵防御系统（ips），虽然在一定程度上能够抵御外部攻击，但对于web应用内部的漏洞却显得力不从心。随着人工智能（ai）和机器学习（ml）技术的快速发展，它们在网络安全领域的应用逐渐成为研究的热点。ai和ml能够处理和分析大量数据，识别模式和异常，从而在web应用漏洞检测中展现出巨大的潜力。然而，将这些先进技术有效集成到web应用安全领域，仍面临着数据质量、模型泛化、实时性要求等多方面的挑战。
2、在web应用漏洞检测领域，已有的技术方案主要包括以下几种：静态应用安全测试（sast）、动态应用安全测试（das...
【技术保护点】
1.一种网络应用漏洞异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时监测网络流量，捕获进出网络应用的数据包，具体为：从流量平台获取的网络流量作为输入，使用嗅探工具实时监控指定网络接口的网络流量，使用Scapy库实现数据包捕获。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，解析所述数据包并转化为结构化数据，具体为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S10还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述结构化数据进行网址扫描，识别潜在的攻击向量和异常访问模式，...
【技术特征摘要】
1.一种网络应用漏洞异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时监测网络流量，捕获进出网络应用的数据包，具体为：从流量平台获取的网络流量作为输入，使用嗅探工具实时监控指定网络接口的网络流量，使用scapy库实现数据包捕获。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，解析所述数据包并转化为结构化数据，具体为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s10还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述结构化数据进行网址扫描，识别潜在的攻击向量和异常访问模式，具体为：采用网址扫描算法，对所述结构化数据进行网址扫描，从超文本传输协议请求中提取网址并进行归一化处理，删除网址中的冗余后得到归一化网址，对归一化网址进行特征提取得到网址特征，使用训练好的机器...
【专利技术属性】
技术研发人员：阮起玮，侯瓒，万书言，
申请(专利权)人：江西广投优炫信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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