实战：基于流量特征分析的Web应用防护系统搭建

场景背景
某电商平台遭遇CC攻击导致API服务不可用，传统规则防护难以应对动态变化的攻击模式。本文将演示如何构建具备自适应能力的防护系统。

核心实现

# 实时流量分析模块
from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

class TrafficAnalyzer:
    def __init__(self):
        self.model = IsolationForest(n_estimators=100)
        self.feature_scaler = None
        
    def preprocess(self, raw_logs):
        # 特征工程：提取请求频率、URI熵值等12个维度
        features = np.array([[log['req_rate'], log['uri_entropy'], 
                            log['user_agent_hash']] for log in raw_logs])
        return self.feature_scaler.transform(features)
    
    def train_model(self, normal_traffic):
        # 无监督学习训练基线模型
        self.model.fit(normal_traffic)
    
    def detect_anomalies(self, realtime_data):
        # 返回异常评分低于-0.6的请求
        scores = self.model.decision_function(realtime_data)
        return np.where(scores < -0.6)[0]

# 防护决策模块（与流量分析联动的SDK示例）
def security_gateway(request):
    from defense_sdk import TrafficShield  # 引入防护平台SDK
    
    if TrafficShield.ai_verify(request.headers, 
                             request.raw_data):
        return origin_server(request)
    else:
        return block_response(603)

关键技术解析

1. 基于孤立森林算法实现无监督异常检测，适应新型攻击模式发现
2. 动态特征权重调整机制（每小时更新模型参数）
3. 请求指纹哈希比对技术减少误判率