研究人员开发了一个名为WAPP（Whitelisting Autonomous Policy Producer）的新框架，旨在从实时流量中安全地学习Web应用程序防火墙（WAF）的正向安全策略。传统的WAF通常依赖签名，这使得它们容易受到新型攻击，而正向安全方法则学习合法流量模式。然而，直接从实时数据中学习可能会受到恶意输入的损害。WAPP通过集成信任过滤、规则合成、置信度评分和验证，然后在强制执行策略之前进行这些操作，来解决这个问题。在受控应用程序上的实验表明，与现有方法相比，WAPP在提高中毒弹性方面具有有效性，同时提供了与语言模型相当的攻击阻止能力，而没有推理成本。 AI
影响 这项研究通过实现更安全、更有效地从实时流量数据中学习，可能带来更强大、更安全的Web应用程序防火墙。
排序理由 这是一篇详细介绍WAF策略学习新框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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