学点算法搞安全之HMM（下篇）
前言
我们介绍了HMM的基本原理以及常见的基于参数的异常检测实现，这次我们换个思路，把机器当一个刚入行的白帽子，我们训练他学会XSS的攻击语法，然后再让机器从访问日志中寻找符合攻击语法的疑似攻击日志。
通过词法分割，可以把攻击载荷序列化成观察序列，举例如下：
词集/词袋模型
词集和词袋模型是机器学习中非常常用的一个数据处理模型，它们用于特征化字符串型数据。一般思路是将样本分词后，统计每个词的频率，即词频，根据需要选择全部或者部分词作为哈希表键值，并依次对该哈希表编号，这样就可以使用该哈希表对字符串进行编码。
- 词集模型：单词构成的集合，集合自然每个元素都只有一个，也即词集中的每个单词都只有一个
- 词袋模型：如果一个单词在文档中出现不止一次，并统计其出现的次数
本章使用词集模型即可。
假设存在如下数据集合：
首先生成词汇表：
根据词汇表生成词集：
简化后的词集模型的核心代码如下：
数据处理与特征提取
常见的XSS攻击载荷列举如下：
需要支持的词法切分原则为：
单双引号包含的内容 ‘XSS’
http/https链接 http://xi.baidu.com/xss.js
<>标签 <script>
<>标签开头 <BODY
属性标签 ONLOAD=
<>标签结尾 >
函数体 “javascript:alert(‘XSS’);”
字符数字标量 代码实现举例如下：
另外，为了减少向量空间，需要把数字和字符以及超链接范化，具体原则为：
结合词集模型，完整的流程举例如下：
训练模型
将范化后的向量X以及对应的长度矩阵X_lens输入即可，需要X_lens的原因是参数样本的长度可能不一致，所以需要单独输入。
验证模型
整个系统运行过程如下：
验证阶段利用训练出来的HMM模型，输入观察序列获取概率，从而判断观察序列的合法性，训练样本是1000条典型的XSS攻击日志，通过分词、计算词集，提炼出200个特征，全部样本就用这200个特征进行编码并序列化，使用20000条正常日志和20000条XSS攻击识别（类似JSFUCK这类编码的暂时不支持），准确率达到90%以上，其中验证环节的核心代码如下：
腾讯云开发者
