Anomali Öğrenme Modu
WAF servisinizin normal trafik desenlerini öğrenir; Isolation Forest ile olağandışı istekleri tespit eder
Öğrenme modu nedir?
Servis öğrenme modundayken gelen istekler engellenmez; trafik örnekleri toplanır. Yeterli veri biriktikten sonra ML modeli eğitilir ve anormal istekler skorlanarak raporlanır. Üretim ortamında güvenli profil oluşturmak için kullanılır.
Analiz Edilecek WAF Servisi
WAF Servisi Seçin
Yukarıdaki listeden analiz etmek istediğiniz servisi seçin. Servis öğrenme modunda olmalı ve yeterli trafik örneği toplanmış olmalıdır.
ML Modeli — Isolation Forest
Eğitilmedi
Isolation Forest algoritması, öğrenme modunda toplanan trafik örneklerinden
normal davranış kalıplarını öğrenir. Eğitimden sonra her yeni
istek anında skorlanır; olağandışı desenler anomali olarak işaretlenir.
Özellikler — Isolation Forest (5 yapısal):
İstek boyutu (normalized)Path uzunluğu
Path derinliğiQuery param sayısı
Body field sayısı
Semantik Skor (ayrı bileşen):
SQLi desenleri (yüksek/orta güven)XSS desenleri
Komut enjeksiyonu + path traversalKodlama yoğunluğu
Birleşik skor = 0.55×IF + 0.15×Kategorik + 0.30×Semantik | Eşik: 0.50
Anomali Skoru Dağılımı
Model eğitildikten sonra dağılım görünür.
Anomali Tespiti — Yüksek Skorlu İstekler
| Metot | Path | IF Skoru | Kat. Skor | Toplam | SQLi | XSS | Tehdit | Hit | Risk | İlk Görülme |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Önce modeli eğitin veya anomali bulunamadı. | ||||||||||
İzin Verilen HTTP Metodları
İstek Boyutu Baseline
Veri yok
Bilinen Path'ler
Content-Type / User-Agent
Content-Type
User-Agent Ailesi
WAF Kural Önerileri
| Tip | Açıklama | Durum | İşlem |
|---|---|---|---|
| Öneri bulunamadı. | |||
Trafik Örnekleri
| Kaynak | Metot | Path | Content-Type | Query Params | Body Fields | Hit | Risk | ML Skor | İlk Görülme |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Yükleniyor… | |||||||||