A new approach to improving web application firewall performance based on support vector machine method with analysis of Http request
Authors: Thang Nguyen Manh , Ho Truong Phi , Nam Hoang Thanh 
Published: July 2022

Abstract - Amount of attacks on information system is rapidly increasing not only in numbers but also in quality. Each attack violates properties of confidentiality, integrity, and accessibility of information, most attacks pursue financial gain, especially web attacks because almost companies use web applications for their businesses. The issue of protecting personal data from these attacks has become critical for all organizations and companies. Thus, the need to use an intrusion detection system and an intrusion prevention system to protect these data is relevant. Traditional means of protecting access to the corporate network (firewalls) are not able to protect against most threats directed at Web resources. The reason is that attacks on such resources most often occur at the application level, in the form of HTTP / HTTPS-requests to the site, where traditional firewalls have extremely limited opportunities for analysis and detection attacks. For protecting web resources from attacks at the application level we have special tools - web application firewall (WAF). The task of the tool is detecting and blocking attacks on Web resources at the application level. However, the analysis of incidents of information security shows that even with a class of means of detecting attacks on Web resources, their effectiveness does not provide a 100% detection level. With an aim of applying machine learning methods to improve WAF performance. The author discusses as popular types of attacks on Web applications and the survey of machine learning methods in the attack detection task to build an algorithm for automatic detectionattacks based on the support vector machine and analysis of HTTP request.
Tóm tắt - Số lượng các cuộc tấn công vào hệ thống thông tin đang gia tăng nhanh chóng không chỉ về số lượng mà còn về mức độ nguy hại. Mỗi cuộc tấn công đều hướng đến việc ảnh hướng đến tính bảo mật, tính toàn vẹn và tính sẵn sàng của thông tin, hầu hết các cuộc tấn công nhằm thu lợi về tài chính, đặc biệt là các cuộc tấn công web vì hầu hết các công ty sử dụng các ứng dụng web cho doanh nghiệp của họ. Vấn đề bảo vệ dữ liệu cá nhân khỏi các cuộc tấn công này đã trở nên quan trọng đối với tất cả các tổ chức và công ty. Do đó, nhu cầu sử dụng một hệ thống phát hiện xâm nhập và một hệ thống ngăn chặn xâm nhập để bảo vệ những dữ liệu này là có liên quan. Các phương tiện truyền thống để bảo vệ quyền truy cập vào mạng công ty (tường lửa) không thể bảo vệ khỏi hầu hết các mối đe dọa nhắm vào tài nguyên web. Nguyên nhân là do các cuộc tấn công vào các tài nguyên như vậy thường xảy ra nhất ở tầng ứng dụng, dưới dạng HTTP / HTTPS-request tới trang web, nơi tường lửa truyền thống có rất ít cơ hội để phân tích và phát hiện các cuộc tấn công. Để bảo vệ tài nguyên web khỏi các cuộc tấn công ở cấp ứng dụng, chúng ta có các công cụ đặc biệt - tường lửa ứng dụng web (WAF). Nhiệm vụ của công cụ này là phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công vào tài nguyên Web ở cấp độ ứng dụng. Tuy nhiên, phân tích các sự cố về an toàn thông tin cho thấy rằng ngay cả với một loại phương tiện phát hiện các cuộc tấn công vào tài nguyên web cũng không thể phát hiện được 100% các nguy cơ. Với mục đích áp dụng các phương pháp học máy để cải thiện hiệu suất WAF. Tác giả thảo luận về các dạng tấn công phổ biến trên ứng dụng web và khảo sát các phương pháp học máy trong nhiệm vụ phát hiện tấn công để xây dựng thuật toán cho các cuộc tấn công phát hiện tự động dựa trên vector hỗ trợ máy và phân tích yêu cầu HTTP.