异常保护的基本观念是建立一个保护层，这个保护层能够根据检测合法应用数据建立统计模型，以此模型为依据判别实际通信数据是否是攻击。理论上，一但构建成功，这个基于异常的系统应该能够探测出任何的异常情况。拥有了它，我们不再需要规则数据库而且零日攻击也不再成问题了。但基于异常保护的系统很难构建，所以并不常见。因为用户不了解它的工作原理也不相信它，所以它也就不如基于规则的WAF应用广范。
Imperva公司的WAF产品在提供入侵防护的同时，还提供了另外一个安全防护技术，就是对Web应用网页的自动学习功能，由于不同的网站不可能一样，所以网站自身页面的特性没有办法提前定义，所以imperva采用设备自动预学习方式，从而总结出本网站的页面的特点。具体的做法是这样的：
通过一段时间的用户访问，WAF记录了常用网页的访问模式，如一个网页中有几个输入点，输入的是什么类型的内容，通常情况的长度是多少。学习完毕后，定义出一个网页的正常使用模式，当今后有用户突破了这个模式，如一般的帐号输入不应该有特殊字符，而XML注入时需要有“<”之类的语言标记，WAF就会根据你预先定义的方式预警或阻断;再如密码长度一般不超过20位，在SQL注入时加入代码会很长，同样突破了网页访问的模式。
网页自学习技术，从Web服务自身的业务特定角度入手，不符合我的常规就是异常的，也是入侵检测技术的一种，比起单纯的Web应用防火墙来，不仅给入侵者“下通缉令”，而且建立进入自家的内部“规矩”，这一种双向的控制，显然比单向的要好。
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