基于机器学习的Web攻击检测系统源码及文档说明.zip
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简介：
本资源提供一个基于机器学习算法的Web攻击检测系统的完整源代码和详细文档。它能够有效识别并防御各类Web攻击行为，保障网站安全。
本项目包含两种基于机器学习的Web应用防火墙（WAF）系统，并分为两个文件夹：
- AiWaf-1：采用聚类技术进行XSS与SQL注入攻击检测。
- AiWaf-2：使用GRU、CNN、KNN、SVM和RF五种模型来实现对XSS及SQL注入的机器学习检测。
整个系统的流程包括以下几个步骤：
1. 数据加载
2. 数据预处理（URL解码，转为小写）
3. 向量化处理（利用预先训练好的Word2Vec模型，并进行填充补齐操作）
4. 模型训练
5. 进行预测评估
这两个文件夹中的源代码和文档详细介绍了如何构建并使用这些机器学习算法来提高对Web攻击的检测能力。
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