智能web安全防御系统

这个项目的核心目标是自动识别并阻断对 Web 应用的违规访问行为，提升系统的主动防御能力。

项目背景

在我们维护的一个高流量 Web 平台中，经常面临爬虫滥用、暴力破解、敏感接口探测等恶意行为。传统基于规则的 WAF（Web 应用防火墙）虽然能拦截已知攻击模式，但对新型或变种攻击缺乏泛化能力。因此，我们设计了一套基于日志分析 + 机器学习决策 + 自动封禁联动的动态防护机制。

系统架构与核心流程

1. 日志采集层

   • 实时收集 Nginx / Apache 的访问日志（access log），包括：IP 地址、请求路径、User-Agent、请求频率、响应状态码、请求时间戳等字段。
   • 使用 Filebeat + Kafka 构建日志管道，确保高吞吐和低延迟。

2. 特征工程与行为建模

   • 对每个 IP 在滑动时间窗口（如 5 分钟）内提取多维特征，例如：
     • 单位时间内的请求频次；
     • 非常规路径访问比例（如 /admin, /api/internal）；
     • 异常 User-Agent 或缺失 Referer；
     • 错误响应（4xx/5xx）占比；
     • 是否触发已有 WAF 规则等。
   • 基于这些特征，我们训练了一个轻量级的异常检测模型（初期使用 Isolation Forest，后期迭代为 XGBoost 二分类器），用于判断该 IP 的行为是否“可疑”。

3. 决策引擎

   • 模型输出一个风险评分（0~1）。当评分超过阈值（如 0.85），系统将其标记为“高风险访问”。
   • 引入动态阈值调整机制：根据历史误报率和业务高峰期自动微调，减少对正常用户的干扰。

4. 自动响应与封禁

   • 一旦判定为违规访问，系统通过 API 调用将该 IP 加入防火墙黑名单（我们使用的是 iptables + fail2ban，也支持云厂商的安全组 API，如阿里云 ECS 安全组）。
   • 封禁时长采用分级策略：首次违规封 10 分钟，重复违规则指数级延长（最长 24 小时）。
   • 同时记录事件到安全审计数据库，供后续复盘。

成果与价值

• 上线后，恶意请求拦截率提升约 70%，特别是针对自动化脚本和撞库攻击效果显著；
• 误报率控制在 1% 以下，未对正常用户造成明显影响；
• 运维团队从“被动响应”转向“主动防御”，安全事件平均响应时间从小时级缩短到秒级。

技术栈简述

• 日志处理：Filebeat,
• 模型训练：Scikit-learn, XGBoost
• 封禁执行：iptables / Fail2ban / 云平台 API
• 监控告警：企业微信机器人