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解決的問題

open-appsec 為 Web 應用程式與 API 提供針對零日攻擊與 OWASP Top 10 的預防性保護。透過學習正常的使用者互動模式，自動偵測惡意請求，減少手動規則設定的需求。

作法

此系統作為現有基礎設施（如 NGINX、Kong、APISIX 或 Envoy）的附加元件運作，透過兩階段機器學習流程處理每個 HTTP 請求：

1. 監督階段：預先訓練的模型分析請求變數（攻擊指標、IP 位址、指紋等），與數百萬已知的全球攻擊模式進行比對。
2. 非監督階段：若請求被判定為可疑，第二個模型——基於特定環境即時流量訓練——將評估請求的 URL 與使用者行為，生成用於阻擋或允許的信賴度分數。

適用對象

在 Linux、Docker 或 Kubernetes 上管理 Web 應用程式或 API 的開發人員與安全工程師，需要自動化、ML 驅動的威脅防護者。

主要亮點

• 多平台支援：可在 NGINX、Kong、APISIX 和 Envoy 上部署。
• 混合機器學習方法：結合全球監督模型與本地、環境特定的非監督模型。
• 彈性管理：可透過宣告式檔案、Kubernetes Helm 圖表或 SaaS Web UI 進行設定。
• 廣泛部署選項：支援獨立 Linux 安裝、Docker 容器與 Kubernetes 集群。