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A Multi-Source Feedback-Driven Framework for Generating WAF Test Cases
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OA
AI
DOI：10.3390/fi18030167.png)
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摘要
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Web应用防火墙（WAFs）是对抗Web应用持续性威胁的关键防御手段，但其安全评估仍具挑战性。传统手动测试方法通常效率低下且资源密集，而现有的基于强化学习（RL）的自动化方法面临两大关键限制：(1) 攻击者无法感知不透明的WAF规则逻辑；(2) WAFs的布尔反馈导致稀疏/延迟奖励——稀疏奖励使智能体陷入盲目探索，延迟奖励阻碍早期动作与最终结果的关联，从而影响学习效率。为应对这些挑战，我们提出Ouroboros——一个集成基于遗传算法的符号规则重构（将WAF规则转化为可解释的RNN以进行细粒度置信度评分）、时序侧信道分析（评估规则匹配深度）以及分层奖励机制以实现自进化RL测试的框架。实验表明，该框架在基于签名的WAFs上达到89.2%的绕过成功率。本文提出了一种高效的WAF自动化测试解决方案，并为优化规则逻辑和异常检测机制提供了见解。
Keyword:
web application firewall
SQL injection
regular expression
reinforcement learning
AI总结
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引用论文
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